Sci-Thurs PM: Delivery-08: Investigation of the source of RF noise from a modulator for an MR-linac project
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The next significant step in the advancement of IGRT is the integration of an MRI with a linac. The MRI-linac will provide images with exquisite soft tissue contrast in real-time during treatment. A possible problem associated with the proposed integration is the RF noise generated by the linac. This noise could interfere with the received signals of the MRI producing deleterious effects in the image quality. The work herein is concerned with understanding the processes involved in the RF noise production and the magnitude and frequency of this RF noise in the modulator of a linac. MATERIALS/METHODS: A software programming environment, MultiSIM, was used to model the electronic components of a modulator. Several Current and Voltage waveforms from the modulator were measured with an oscilloscope and compared with the corresponding results from the modulator model for validation. Finally, RF noise generated by the modulator was measured using field probes, which permits the frequency components of the measured and simulated modulator waveforms to be compared with the measured RF noise. RESULTS/DISCUSSION: The modeled PFN charging current and voltage, and klystron current show good agreement with measurements, with the exception of the tail of the klystron voltage signal. Once the model has been validated in both the time and frequency domains, future work will entail predicting pulse shape changes when, and if, modifications to the modulator are made. Specifically, modifications will be made which shift and/or reduce the RF noise in the frequency range of interest for a 0.2T MRI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».