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Enregistrement W2005590812 · doi:10.1088/0031-9155/59/10/2381

Design and validation of novel scattering foils for modulated electron radiation therapy

2014· article· en· W2005590812 sur OpenAlexafffund
Tanner Connell, Jan Seuntjens

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill UniversityMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFOIL methodMaterials scienceScatteringMonte Carlo methodElectronRadiationBeam (structure)Cathode rayBeamlineAtomic physicsOpticsPhysicsNuclear physicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modulated Electron Radiation Therapy (MERT) continues to be an area of interest to various groups, however, the scattering foils used in beam flattening have not been optimized for this modality. In this work, the feasibility of novel scattering foils specifically designed for MERT is investigated using Monte Carlo methods. Different designs based on foil material, shape and thickness were analyzed. It was shown that low atomic number materials such as aluminum were optimal, while shaped foils such as those employed in current dual foil designs were not necessary. Aluminum foil thickness between 0.36 mm and 1.50 mm were capable of sufficiently broadening beams with energies between 12 MeV and 20 MeV respectively, with beams of lower energies receiving sufficient scatter from the treatment head components and air scatter. Finally, custom foils were manufactured based upon previously simulated designs and were placed into the beamline of a 2100 EX accelerator, and showed excellent agreement between the simulated and measured PDDs and profiles. Custom foils achieved higher dose rates on the central axis compared to the clinical foils by factors of 5.4, 4.9 and 4.5 for 12 MeV, 16 MeV and 20 MeV, respectively.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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