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Enregistrement W2007685895 · doi:10.1088/0031-9155/57/21/7147

Development of a novel multi-point plastic scintillation detector with a single optical transmission line for radiation dose measurement

2012· article· en· W2007685895 sur OpenAlexaff
François Therriault‐Proulx, Louis Archambault, Luc Beaulieu, Sam Beddar

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensHôtel-Dieu de QuébecCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésDetectorOpticsIonization chamberDosimetryDose profilePhysicsScintillationPhotonMaterials scienceNuclear medicineBeam (structure)IonIonization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this study was to develop a novel multi-point plastic scintillation detector (mPSD) capable of measuring the dose accurately at multiple positions simultaneously using a single optical transmission line. A 2-point mPSD used a band-pass approach that included splitters, color filters and an EMCCD camera. The 3-point mPSD was based on a new full-spectrum approach, in which a spectrograph was coupled to a CCD camera. Irradiations of the mPSDs and of an ion chamber were performed with a 6 MV photon beam at various depths and lateral positions in a water tank. For the 2-point mPSD, the average relative differences between mPSD and ion chamber measurements for the depth-dose were 2.4±1.6% and 1.3±0.8% for BCF-60 and BCF-12, respectively. For the 3-point mPSD, the average relative differences over all conditions were 2.3±1.1%, 1.6±0.4% and 0.32±0.19% for BCF-60, BCF-12 and BCF-10, respectively. This study demonstrates the practical feasibility of mPSDs. This type of detector could be very useful for pre-treatment quality assurance applications as well as an accurate tool for real-time in vivo dosimetry.

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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,202
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations52
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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