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Enregistrement W2002669104 · doi:10.1109/ultsym.2014.0008

Simulation and experimental detection of radiation-induced acoustic waves from a radiotherapy linear accelerator

2014· article· en· W2002669104 sur OpenAlexaff
Susannah Hickling, Pierre Léger, Issam El Naqa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinear particle acceleratorDosimetryMonte Carlo methodPhysicsTransducerPhotonAcousticsSIGNAL (programming language)Beam (structure)OpticsComputer scienceNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustic waves are generated in objects irradiated with megavoltage photon beams produced by a clinical linear accelerator. The detection of such induced acoustic waves (IAWs) has potential applications in radiation therapy dosimetry. This work developed a novel simulation platform to model IAWs by combining radiotherapy Monte Carlo and acoustic wave transport simulation techniques. Simulations and experimental measurements were performed to assess the IAWs when a lead block suspended in a water tank was irradiated with a photon beam produced by a clinical linear accelerator. Simulations correctly predicted the frequency of such IAWs, which allowed improved experimental detection through the development of a custom band-pass filter and signal amplification system. Photon beam energy, lead block depth, and lead block distance from the transducer were varied, and experimental and simulated signals showed the same trends for such set-up changes. These results demonstrate the ability of our simulation platform to accurately predict the frequency spectrum and relative amplitude trends of IAWs. The simulation platform can be applied to assess IAWs in clinically relevant radiotherapy dosimetry situations.

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 enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,344

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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