Sci—Fri PM: Delivery — 07: Cyberknife relative output factor measurements using fiber‐coupled luminescence, MOSFETS and RADPOS dosimetry system
Notice bibliographique
Résumé
Novel dosimetry systems based on Al2O3:C radioluminescence (RL) and a 4D dosimetry system (RADPOS) from Best Medical Canada were used to measure the relative output factor (ROF) on Cyberknife. Measurements were performed in a solid water phantom at the depth of 1.5 cm and SSD = 78.5 cm for cones from 5 to 60 mm. ROFs were also measured using a mobileMOSFET system (Best Medical Canada) and EBT1 and EBT2 GAFCHROMIC® (ISP, Ashland) radiochromic films. For cone sizes 12.5–60 mm all detector results were in agreement within the measurement uncertainty. The microMOSFET/RADPOS measurements (published corrections applied) yielded ROFs of 0.650 ± 1.9%, 0.811 ± 0.9% and 0.843 ± 1.7% for the 5, 7.5 and 10 mm cones, respectively, and were in excellent agreement with radiochromic film values (averaged for EBT1 and EBT2) of 0.645 ± 1.4%, 0.806 ± 1.1% and 0.859 ± 1.1%. Monte‐Carlo calculated correction factors were applied to the RL readings to correct for excessive scatter due to the relatively high effective atomic number of Al2O3 (Z=10.2) compared to water for the 5, 7.5 and 10 mm cones. When these corrections are applied to our RL detector measurements, we obtain ROFs of 0.656 ± 0.3% and 0.815 ± 0.3% and 0.865 ± 0.3% for 5, 7.5 and 10 mm cones. Our study shows that the microMOSFET/RADPOS and optical fiber‐coupled RL dosimetry system are well suited for Cyberknife cone output factors measurements over the entire range of field sizes, provided that appropriate correction factors are applied for the smallest cone sizes (5, 7.5 and 10 mm).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,174 | 0,052 |
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 ».