SU-E-T-119: Characteristics of TLD and PSLD Films for Photon and Electron Dose Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To evaluate the feature of our tissue-equivalent Thermoluminescense and Photoluminescense films for dose distribution measurements of photon and electron, and proton beams. Methods: Thermal and light fading, repeatability, and dose linearity (dose proportionality) were evaluated for our tissue-equivalent Thermoluminescense (TLD) and Photo-Stimulated luminescense (PSLD) films, which has 18 × 40 cm2 dimension and 0.09 mm thickness. These effects were examined at room temperature and under fluorescent light after irradiation by 6 MV photon. Three-dimensional dose distributions for photon, electron, and proton beams were also measured. Before the measurements of dose distributions, the irradiation was done to calibrate the response of each film. The readout was performed by 180 oC for TLD and blue LED lights for PSLD films, and generated light was detected with a CCD camera which has 1024 × 1024 pixels (FLIML 1001E-2, Finger Lakes Instrument). Results: After the irradiation, the fading of signals was 1–5% in one hour. It was observed that the variation for 10 sequent dose measurements at 200 cGy using 6 MV photons was less than 5%. Dose profiles for photon and electrons were obtained as smooth curve after the calibration. For photon measurements, PDDs with the TLD films well reproduced the results with ionization chamber, except for the surface region. The measured dose with TLD at surface is around 15%, which is lower more than 30% comparing to the dose with ionization chamber. Although obtained electron PDDs with TLD showed good agreement with that of ionization chamber, PDDs with PSLD showed slightly deviations from the chamber due to the contamination of high Z material. Conclusion: The characteristics of TLD and PSLD films were evaluated in order to make precise measurements. It is shown that they have the potential to measure the 3D dose distribution including low dose at surface. This work was supported by JSPS KAKENHI Grant Number 23791450.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».