An investigation of entrance surface dose calculations for diagnostic radiology using Monte Carlo simulations and radiotherapy dosimetry formalisms
Notice bibliographique
Résumé
Our aim in this work was to investigate the methodology used in the determination of the entrance surface dose (ESD) in diagnostic radiology. In kV x-rays for low-energy photons (tube potential up to 160 kV, HVL: 1-8 mm Al), the ESD is based on the use of the ratio of mass-energy absorption coefficients and backscatter factors. A full simulation of the photon and electron transport in a kilovoltage x-ray unit, using the Monte Carlo code BEAM/EGS4, was performed to obtain an accurate beam phase space for use in dose calculation. The modelled phase space was experimentally validated for the beam qualities (measured HVL: 3.3 mm Al-2.2 mm Cu) and showed good agreement between calculated and measured HVLs, air kerma and relative dose distributions. We have computed the conversion factors from air kerma to water or soft tissue absorbed dose at the surface of a phantom for beam qualities (HVL: 3.3-8.35 mm Al). The same model was also used to calculate the ESD in water and in soft tissue for the low-energy photon range considered. The results show that the numerical differences between the air kerma and the water kerma based backscatter factors are insignificant. The same conclusion was reached for the (mu(en)/rho) ratios, for soft tissue to air, evaluated using either the primary photon spectra or the spectra at the surface of a phantom. Furthermore, the good agreement obtained for the computation of the conversion factors with a full BEAM/EGS4 model confirms the previous studies which are based on different sources for the spectral distribution and different beam geometries (pencil beam or point source assumptions). On the other hand, the ESD in water or soft tissue is well described either with the B(air) or the B(w) formalism. Conversion factors from air kerma to ESD in these media are proposed in this work for several beam qualities in diagnostic radiology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».