Poster - Wed Eve-53: Characteristics of Radiation Induced Light in Optical Fibers
Notice bibliographique
Résumé
Most electronic portal imaging devices (EPIDs) developed so far use a Cu plate/phosphor screen to absorb x rays. This approach uses a thin screen (∼ 2 mm) to obtain a high spatial resolution, however this results in a low quantum efficiency (QE) for megavoltage (MV) x rays (typically 2–4%). The phosphor screen also contains high atomic number (high-Z) materials, resulting in an over-response of the detector to low energy x rays in dosimetric verification. Our overall goal is to develop a new high QE MV x-ray detector made of a low-Z material for both geometric and dosimetric verification in radiotherapy. The approach is based on converting x-ray energy into Cherenkov radiation in optical fibers. The design uses a thick (∼ 10–30 cm) matrix of optical fibres (to dramatically improve the QE) aligned with the incident x rays. This work investigates the characteristics of radiation-induced light in optical fibers and demonstrates that the predominant light source in optical fibers under high energy irradiation is indeed Cherenkov radiation. Thus, the feasibility of using Cherenkov radiation as the primary light source in the proposed Cherenkov detector is validated. This work was supported by the National Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC).
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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 | 0,000 | 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) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».