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Enregistrement W2023916925 · doi:10.1118/1.2722720

Monte Carlo study of Si diode response in electron beams

2007· article· en· W2023916925 sur OpenAlexaff
Lilie L. W. Wang, D. W. O. Rogers

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesU.S. Nuclear Regulatory Commission
Mots-clésDiodeElectronDosimetryMaterials scienceSiliconAtomic physicsImaging phantomOpticsCathode rayRange (aeronautics)Ionization chamberMonte Carlo methodPhysicsBeam (structure)IonOptoelectronicsNuclear physicsNuclear medicineIonization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon semiconductor diodes measure almost the same depth-dose distributions in both photon and electron beams as those measured by ion chambers. A recent study in ion chamber dosimetry has suggested that the wall correction factor for a parallel-plate ion chamber in electron beams changes with depth by as much as 6%. To investigate diode detector response with respect to depth, a silicon diode model is constructed and the water/silicon dose ratio at various depths in electron beams is calculated using EGSnrc. The results indicate that, for this particular diode model, the diode response per unit water dose (or water/diode dose ratio) in both 6 and 18 MeV electron beams is flat within 2% versus depth, from near the phantom surface to the depth of R50 (with calculation uncertainty <0.3%). This suggests that there must be some other correction factors for ion chambers that counter-balance the large wall correction factor at depth in electron beams. In addition, the beam quality and field-size dependence of the diode model are also calculated. The results show that the water/diode dose ratio remains constant within 2% over the electron energy range from 6 to 18 MeV. The water/diode dose ratio does not depend on field size as long as the incident electron beam is broad and the electron energy is high. However, for a very small beam size (1 X 1 cm(2)) and low electron energy (6 MeV), the water/diode dose ratio may decrease by more than 2% compared to that of a broad beam.

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)0,004
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,298 · 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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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