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Enregistrement W2040377573 · doi:10.1088/0031-9155/59/19/5953

Determination of relative ion chamber calibration coefficients from depth-ionization measurements in clinical electron beams

2014· article· en· W2040377573 sur OpenAlexafffund
Bryan Muir, M McEwen, D. W. O. Rogers

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensCarleton UniversityNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIonization chamberCalibrationIonizationIonElectronLinear particle acceleratorAtomic physicsBeam (structure)Energy (signal processing)Cathode rayPhysicsMaterials scienceOpticsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method is presented to obtain ion chamber calibration coefficients relative to secondary standard reference chambers in electron beams using depth-ionization measurements. Results are obtained as a function of depth and average electron energy at depth in 4, 8, 12 and 18 MeV electron beams from the NRC Elekta Precise linac. The PTW Roos, Scanditronix NACP-02, PTW Advanced Markus and NE 2571 ion chambers are investigated. The challenges and limitations of the method are discussed. The proposed method produces useful data at shallow depths. At depths past the reference depth, small shifts in positioning or drifts in the incident beam energy affect the results, thereby providing a built-in test of incident electron energy drifts and/or chamber set-up. Polarity corrections for ion chambers as a function of average electron energy at depth agree with literature data. The proposed method produces results consistent with those obtained using the conventional calibration procedure while gaining much more information about the behavior of the ion chamber with similar data acquisition time. Measurement uncertainties in calibration coefficients obtained with this method are estimated to be less than 0.5%. These results open up the possibility of using depth-ionization measurements to yield chamber ratios which may be suitable for primary standards-level dissemination.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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