SU‐GG‐T‐180: Measurement Instrumentation to Determine RF Noise Generated by a Medical Linac
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The goal of image‐guided radiotherapy is to deliver the planned conformal radiation dose precisely to the target tumour volume and minimize dose to nearby normal tissue. To further this goal, integration of a linear accelerator (LINAC) with an MRI has been proposed. An obstacle to the integration of a LINAC with an MRI is the RF interference between the two devices. Our measurements indicate that LINAC induced RF occurs in the MHz range, with wavelengths on the order of 10s of meters, necessitating the RF measurements to be made in the near field. The purpose of this work is to develop and validate a method of measuring RF field patterns using standard dipole antennas both in near and far fields. Method and Materials: To validate the measurement technique, near and far field electric (E) and magnetic (H) field patterns were measured using specialized E and H field probes from two dipole radiation sources, and compared to the theoretical values. Antennas and probes were mounted in controlled geometry using a specially made wooden stand. The wave impedance (E/H) was also calculated and compared to theory. Results: For E and H fields, angular and radial field strength patterns demonstrate compliance with theory in both the near and far fields. The E field measurements oscillate around the theoretical falloff as a function radial distance, these oscillations are predominantly a result of reflections from the room structures. Our room simulations are consistent with this interpretation. Wave impedance in the near field agrees with theoretical predictions. Conclusion: A technique to measure the RF field strength in the near and far fields has been demonstrated. This technique is suitable for measuring RF field values in the vicinity of a medical LINAC enabling quantification of RF interference between a LINAC and MRI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».