Determination of the intrinsic energy dependence of LiF:Mg,Ti thermoluminescent dosimeters for <sup>125</sup>I and <sup>103</sup>Pd brachytherapy sources relative to <sup>60</sup>Co
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the intrinsic energy dependence of LiF:Mg,Ti thermoluminescent dosimeters (TLD-100) for (125)I and (103)Pd brachytherapy sources relative to (60)Co. METHODS: LiF:Mg,Ti TLDs were irradiated with low-energy brachytherapy sources and with a (60)Co teletherapy source. The brachytherapy sources measured were the Best 2301 (125)I seed, the OncoSeed 6711 (125)I seed, and the Best 2335 (103)Pd seed. The TLD light output per measured air-kerma strength was determined for the brachytherapy source irradiations, and the TLD light output per air kerma was determined for the (60)Co irradiations. Monte Carlo (MC) simulations were used to calculate the dose-to-TLD rate per air-kerma strength for the brachytherapy source irradiations and the dose to TLD per air kerma for the (60)Co irradiations. The measured and MC-calculated results for all irradiations were used to determine the TLD intrinsic energy dependence for (125)I and (103)Pd relative to (60)Co. RESULTS: The relative TLD intrinsic energy dependences (relative to (60)Co) and associated uncertainties (k = 1) were determined to be 0.883 ± 1.3%, 0.870 ± 1.4%, and 0.871 ± 1.5% for the Best 2301 seed, OncoSeed 6711 seed, and Best 2335 seed, respectively. CONCLUSIONS: The intrinsic energy dependence of TLD-100 is dependent on photon energy, exhibiting changes of 13%-15% for (125)I and (103)Pd sources relative to (60)Co. TLD measurements of absolute dose around (125)I and (103)Pd brachytherapy sources should explicitly account for the relative TLD intrinsic energy dependence in order to improve dosimetric accuracy.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».