Microdosimetric Analysis of Various Mammography Spectra: Lineal Energy Distributions and Ionization Cluster Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In view of recent recommendations on the frequency and the starting age of mammography screening in healthy women, it is desirable to quantify the enhanced relative biological effectiveness (RBE) of mammography X rays compared to hard X rays. While there is little doubt that the former are more potent in inducing biological damage than the latter, the magnitude of the effect is still hotly debated in the literature. We used Monte Carlo simulations and track structure analysis in micrometer and nanometer volumes to investigate differences in distributions of lineal energy and ionization clusters for a range of mammography X-ray qualities. Dose-averaged lineal energies, (yD), in breast tissue for various mammography qualities were found to result in quality factors about 40% higher than unity. Among the various mammography qualities studied, the popular molybdenum/molybdenum target/filter combination was found to have the highest (yD) in 1-microm spheres (about 5.0 keV/microm near the entrance surface of breast tissue). In 10-nm radius spheres, the mean ionization cluster order was found to be about 35% higher in mammography X rays compared to 300 keV electrons (roughly representing 60Co or 192Ir photon radiation). In even smaller spheres (2 nm radius), no significant differences were observed for the mean ionization cluster order between mammography X rays and 300 keV electrons. We conclude that the potential of mammography X rays to induce biological damage is probably not much higher than a factor of two compared to hard X rays.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».