Sci-Thur PM: YIS - 05: Tomographic dosimetry using scintillating fibers and its application to 2D and 3D dosimetry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To present the proof of concept and the experimental validation of tomographic dosimetry (tomodosimetry), where a tomographic acquisition of the incident deposited dose is performed using long scintillating fibers. Method: 2D tomodosimetry: 50 long scintillating fibers were aligned on a 20cm diameter disk inside a 30cm diameter masonite phantom. 3D tomodosimetry: 128 long scintillating fibers of various orientation were simulated on the surface of two cylindrical regions of radius 7.5 and 3.75cm inside a 20cm diameter, 20cm long cylindrical phantom. In both case, the dose projections were acquire each 5 degrees over a 180 degrees (2D) or 360 degrees (3D) rotation of the device, and the dose in each scintillating fiber plane was reconstructed using a total variation minimization reconstruction iterative algorithm at a resolution of 1×1mm2. The 3D dose was obtained by interpolating between in each cylindrical plane in the 3D prototype. Results: 3%/3mm gamma tests conducted in the isocentre plane for both configurations achieved a success rate of more than 99% of the dose pixels in the region over 50% of the maximum dose. Absolute dose differences in the high dose low gradient region of each scintillating fiber plane were on average below 1% for the 2D configuration and below 1.3% for the 3D configuration. Conclusions: This work illustrates the potential and capacity of scintillating fiber based 2D and 3D tomodosimeters. The presented methodology allows for millimeter resolution dosimetry in a whole 2D plane or 3D volumes in real-time using only a limited number of detectors.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».