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Enregistrement W2013383558 · doi:10.1118/1.3397455

An integrated 6 MV linear accelerator model from electron gun to dose in a water tank

2010· article· en· W2013383558 sur OpenAlexafffund
S Steciw, C.J.G. Kirkby, B. G. Fallone

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRadiation Effects and Dosimetry
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCardiff UniversityAlberta Cancer Foundation
Mots-clésLinear particle acceleratorElectron gunMonte Carlo methodPhysicsElectronWaveguideCathode rayOpticsBeam (structure)Nuclear physicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The details of a full simulation of an inline side-coupled 6 MV linear accelerator (linac) from the electron gun to the target are presented. Commissioning of the above simulation was performed by using the derived electron phase space at the target as an input into Monte Carlo studies of dose distributions within a water tank and matching the simulation results to measurement data. This work is motivated by linac-MR studies, where a validated full linac simulation is first required in order to perform future studies on linac performance in the presence of an external magnetic field. METHODS: An electron gun was initially designed and optimized with a 2D finite difference program using Child's law. The electron gun simulation served as an input to a 6 MV linac waveguide simulation, which consisted of a 3D finite element radio-frequency field solution within the waveguide and electron trajectories determined from particle dynamics modeling. The electron gun design was constrained to match the cathode potential and electron gun current of a Varian 600C, while the linac waveguide was optimized to match the measured target current. Commissioning of the full simulation was performed by matching the simulated Monte Carlo dose distributions in a water tank to measured distributions. RESULTS: The full linac simulation matched all the electrical measurements taken from a Varian 600C and the commissioning process lead to excellent agreements in the dose profile measurements. Greater than 99% of all points met a 1%/1mm acceptance criterion for all field sizes analyzed, with the exception of the largest 40 x 40 cm2 field for which 98% of all points met the 1%/1mm acceptance criterion and the depth dose curves matched measurement to within 1% deeper than 1.5 cm depth. The optimized energy and spatial intensity distributions, as given by the commissioning process, were determined to be non-Gaussian in form for the inline side-coupled 6 MV linac simulated. CONCLUSIONS: An integrated simulation of an inline side-coupled 6 MV linac has been completed and benchmarked matching all electrical and dosimetric measurements to high accuracy. The results showed non-Gaussian spatial intensity and energy distributions for the linac modeled.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations29
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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