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Enregistrement W2053910320 · doi:10.1088/0031-9155/48/7/307

The clinical implementation of a method for calculating the output factor and per cent depth dose for an electron beam

2003· article· en· W2053910320 sur OpenAlexafffund
D Choi, Paul Mobit, K. Breitman

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Cancer Foundation
Mots-clésRADIUSCathode rayElectronBeam (structure)Field (mathematics)Point (geometry)Computational physicsOpticsFunction (biology)Insert (composites)PhysicsSeries (stratigraphy)Materials scienceGeometryComputer scienceMathematicsNuclear physicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A modified sector-integration method has been developed that predicts electron beam output factor at any point on the beam central axis, for a given source to surface distance (SSD), as a function of the geometry of the irradiated field. The main concept of this method is that with the arbitrary field shape divided into small sectors, the individual contributions from each sector can be calculated based on the sector radius, using a dataset consisting of circular inserts of standard radii. A computer program was developed based on this algorithm. The program interfaces to a digital camera that is used to capture the shape of the electron insert. We compared the calculated and the measured output factors and per cent depth doses (PDDs) at different SSDs for various rectangular inserts and a typical irregularly shaped insert used in our clinic. To determine the geometric limitations of this algorithm, a series of rectangular inserts were designed with the long-to-short axis ratio between 1:1 and 7:1. The agreement between calculation and measurement for the electron output and PDD was generally within 2% (or 2 mm) for energies from 6 to 20 MeV.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,223
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,320 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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