MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2055210663 · doi:10.1118/1.2965360

An EGSnrc Monte Carlo‐calculated database of TG‐43 parameters

2008· article· en· W2055210663 sur OpenAlexafffund
R. E. P. Taylor, D. W. O. Rogers

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesWestern Canada Research Grid
Mots-clésMonte Carlo methodDosimetryBrachytherapyComputational physicsData setPhysicsPhotonComputer scienceAnisotropyAlgorithmMedical physicsStatistical physicsDatabaseNuclear medicineStatisticsMathematicsOpticsArtificial intelligenceRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monte Carlo methods are used to calculate a complete TG-43 dosimetry parameter data set for 27 low-energy photon emitting brachytherapy sources (18 125I and 9 l03Pd). All Monte Carlo calculations are performed using the EGSnrc user-code BrachyDose. TG-43 dosimetry parameters, including dose rate constants, radial dose functions (with functional fitting parameters), and anisotropy data, are calculated with finer spatial resolution, greater range of distances, and smaller uncertainties than data currently available in the literature for many of these sources. In particular, for most of the seeds, this is the first time that anisotropy data have been tabulated at distances less than 0.5 cm from the source. These calculations employ the state-of-the-art XCOM photon cross sections, and detailed source geometries are modeled using Yegin's multigeometry package. This data set serves as a completely independent verification of the currently available dosimetry parameters calculated using other Monte Carlo codes, including MCNP and PTRAN. This report also describes the Carleton Laboratory for Radiotherapy Physics TG-43 Parameter Database, a publicly accessible web site (at http://www.physics.carleton.ca/clrp/seed_database/) through which all of the data calculated for this study can be accessed. Also available on the web site are descriptions of the methods and Monte Carlo models used in this study and comparisons of data calculated in this study with data calculated by other authors.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,010

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations136
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical PhysicsMême sujetAdvanced Radiotherapy TechniquesTravaux en français237 207