WE‐D‐17A‐06: Optically Stimulated Luminescence Detectors as ‘LET‐Meters’ in Proton Beams
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To demonstrate and evaluate the potential of optically stimulated luminescence (OSL) detectors (OSLDs) for measurements of linear energy transfer (LET) in therapeutic proton beams. Methods: Batches of Al2O2:C OSLDs were irradiated with an absorbed dose of 0.2 Gy in un‐modulated proton beams of varying LET (0.67 keV/μm to 2.58 keV/μm). The OSLDs were read using continuous wave (CW‐OSL) and pulsed (P‐OSL) stimulation modes. We parameterized and calibrated three characteristics of the OSL signals as functions of LET: CW‐OSL curve shape, P‐OSL curve shape and the ratio of the two OSL emission band intensities (ultraviolet/blue ratio). Calibration curves were created for each of these characteristics to describe their behaviors as functions of LET. The true LET values were determined using a validated Monte Carlo model of the proton therapy nozzle used to irradiate the OSLDs. We then irradiated batches of OSLDs with an absorbed dose of 0.2 Gy at various depths in two modulated proton beams (140 MeV, 4 cm wide spread‐out Bragg peak (SOBP) and 250 MeV, 10 cm wide SOBP). The LET values were calculated using the OSL response and the calibration curves. Finally, measured LET values were compared to the true values determined using Monte Carlo simulations. Results: The CW‐OSL curve shape, P‐OSL curve shape and the ultraviolet/blue‐ratio provided proton LET estimates within 12.4%, 5.7% and 30.9% of the true values, respectively. Conclusion: We have demonstrated that LET can be measured within 5.7% using Al2O3:C OSLDs in the therapeutic proton beams used in this investigation. From a single OSLD readout, it is possible to measure both the absorbed dose and LET. This has potential future applications in proton therapy quality assurance, particularly for treatment plans based on optimization of LET distributions. This research was partially supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada.
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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 ».