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Enregistrement W1998752874 · doi:10.1118/1.598833

Photon scatter in portal images: Physical characteristics of pencil beam kernels generated using the <scp>EGS</scp> Monte Carlo code

2000· article· en· W1998752874 sur OpenAlexafffund
Boyd McCurdy, Stephen Pistorius

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of ManitobaManitoba Health Research Council
Mots-clésMonte Carlo methodPhotonPhysicsFluenceBremsstrahlungPencil (optics)ScatteringImaging phantomOpticsComputational physicsBeam (structure)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pencil beam kernels describing scattered photon fluence behind homogeneous water slabs at various air gap distances were generated using the EGS Monte Carlo code. Photon scatter fluence was scored in separate bins based on the particle's history: singly scattered, multiply scattered, and bremsstrahlung and positron annihilation photons. Simultaneously, the mean energy and mean angle with respect to the incident photon pencil beam were tallied. Kernels were generated for incident photon pencil beams exhibiting monoenergetic spectra of 2.0 and 10.0 MeV, and polyenergetic spectra representative of 6 and 24 MV beams. Reciprocity was used to generate scatter fractions on the central axis for various field sizes, phantom thicknesses, and air gaps. The scatter kernels were further characterized by full width at half-maximum estimates. Modulation transfer functions were calculated, providing theoretical estimates of the limit of performance of portal imaging systems due to the intrinsic scattering of photon radiation through the patient.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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