SU‐FF‐T‐417: Effect of Transverse Magnetic Fields On MV Photon Dose Distributions in Heterogeneous Media
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To study the effect of transverse magnetic fields on dose deposition profiles in regions of mass density gradients. This work characterizes this effect with a simple Monte Carlo model of a lung tumor irradiated with a 6 MV photon beam. Method and Materials: The Geant4 Monte Carlo toolkit was used to simulate the irradiation of a simple phantom representing a lung tumor. A 4 cm spherical tumor made of soft tissue (1.06 g/cm3) was positioned at the center of a 14×14×14 cm3 box made of lung tissue (0.3 g/cm3). A uniform magnetic field was applied throughout the phantom perpendicularly to the beam axis. Simulations were conducted with field intensities ranging from 0 to 5 tesla. The phantom was irradiated with a 6 MV photon beam created with the BEAMnrc code. Results: Significant dose modulation was observed at the lung‐tumor interface. Regions of dose enhancement and symmetrically opposed regions of dose reduction were observed at the vicinity of the tumor boundary. These regions vary in shape, intensity and location with field strength in a non trivial way. As a rule of thumb, these crescent‐like regions tend to become sharper and shift rotationally with field strength. Conclusion: Magnetic fields were shown to affect significantly dose deposition profiles in heterogeneous media. Further investigations are required to understand the pattern of dose modulation as a function of magnetic field intensity, heterogeneity size and heterogeneity surface orientation relative to beam axis. Devising approaches to potentially exploit or cancel out these effects is also of interest.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».