WE‐E‐BRD‐05: EGSnrc Benchmarking Against High‐Precision Lateral Distributions of X‐Rays Produced in Thick Targets
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The EGSnrc Monte Carlo code was benchmarked against newly measured angular distributions of x‐rays produced by electron beams stopping in thick targets. Method and Materials: The electron beam was generated using the National Research Council Canada (NRC) Vickers linear accelerator. Five materials: Be, Al, Cu, Ta and Pb, were used as targets and measurements were made at 20 MeV. The absolute absorbed dose was measured at different lateral positions with various ionization chambers (PTW 30013, Exradin A19, and NE2505/3) using various build‐up caps made of PMMA, Brass, Cu, Sn and W alloy. The BEAMnrc code was used to simulate the experimental setup. The geometry, beam and material properties were implemented in BEAMnrc, while the “cavity” user code was used to score the absorbed dose in the ionization chamber air cavity per incident electron up to angles of 25°. Results: For medium‐Z targets the shape agreement between measured and simulated distributions is better than 1 % for the entire scanning range. In terms of absolute dose, it was found that there are differences of up to 4 % related to the build‐up caps used for the ionization chamber. When considering the five targets, a trend with Z of the target material is noticed. For medium‐Z targets the ratio of calculated to measured dose has a variation below 1 %, for the Be target the ratio increases 12 % with the scanning position, while for the Pb target the ratio decreases 5 %. Conclusion: The present study shows that the EGSnrc code predicts x‐ray angular distributions with shapes in agreement with the measured data at the 1 % level for medium‐Z targets. There are still unresolved discrepancies in the absolute dose related to the build‐up cap used for the ionization chamber and the target material. Partial support from NIH R01 CA104777‐01A2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».