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Enregistrement W1998958382 · doi:10.1118/1.2241286

SU‐FF‐T‐366: Prediction of Collimator Scatter Factor and Phantom Scatter Factor for Kilovoltage X‐Ray Radiation Fields

2006· article· en· W1998958382 sur OpenAlexaff
V Karabrahimi, N Blais

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollimatorImaging phantomOpticsDosimetrySquare (algebra)RadiationField sizePhysicsField (mathematics)MathematicsNuclear medicineGeometryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Kilovoltage x‐ray tube therapy beams are used for treatment of keloids and localized superficial malignancies. The purpose of this work is to predict the collimator scatter factor and phantom scatter factor for kilovoltage x‐ray radiation fields. Method and Materials: The radiation field is defined by a variable collimator with or without lead sheets on the patient's skin. Measurement and prediction were done at tube potentials of 60, 100, 120 and 250 kVp. Our approach uses three different sets of field types: square fields defined by the collimator and square and circular fields defined by lead sheets. Two calculation methods are employed: the equivalent field and Clarkson's method. Calculation and measurement were also done for rectangular and irregular shape fields. The relative difference between predicted and measured values is given in the form of percentage error as follows: 100% (predicted value − measured value) / (measured value). Results: The error ranges between calculated and measured collimator scatter factors for the equivalent field method and Clarkson's method are, respectively, 2.41% and 1.84%. All errors are within ±1% with Clarkson's method. The results show that Clarkson's method is more accurate at predicting collimator scatter factors. The error ranges between calculated and measured phantom scatter factors for the equivalent field method and Clarkson's method are, respectively, 6.3% and 3.5%. The spread of errors is narrower for Clarkson's method. Clarkson's method is therefore more accurate at predicting phantom scatter factors. Conclusion: Using the measured data for square fields defined by the collimator together with Clarkson's method is recommended. The implementation of this method requires a minimum number of measurements which are acquired during the commissioning of the unit and can be applied in dose calculation for a variety of field shapes and sizes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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