Technical Note: Removing the stem effect when performing Ir‐192 HDR brachytherapy <i>in vivo</i> dosimetry using plastic scintillation detectors: A relevant and necessary step
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to investigate whether or not a stem effect removal technique is necessary when performing Ir-192 HDR brachytherapy in vivo dosimetry using a scintillation detector. METHODS: A red-green-blue photodiode connected to a multichannel electrometer was used to detect the light emitted from a plastic scintillation detector (PSD) during irradiation with an Ir-192 HDR brachytherapy source. Accuracy in dose measurement was compared with and without the use of stem effect removal techniques. Monochromatic and polychromatic filtration techniques were studied. An in-house template was built for accurate positioning of catheters in which the source and the PSD were inserted. Dose distribution was measured up to 5 cm from source to detector in the radial and longitudinal directions. RESULTS: The authors found the stem effect to be particularly important when the source was close to the optical fiber guide and far from the scintillation component of the detector. It can account for up to (72 +/- 3)% of the signal under clinically relevant conditions. The polychromatic filtration outperformed the monochromatic filtration as well as the absence of filtration in regard to dose measurement accuracy. CONCLUSIONS: It is necessary to implement a stem effect removal technique when building a PSD for in vivo dosimetry during Ir-192 HDR brachytherapy. The PSD that the authors have developed for this study would be suitable for such an application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».