Poster — Wed Eve—23: Electron Energy Spectral Analyses on Electron Backscatter in Solid Water Using Low‐Energy Electron Beams
Notice bibliographique
Résumé
Electron energy spectral analyses were carried out to evaluate the dosimetric performance of electron backscatter, when Solid Water was used to substitute water as phantom in electron radiotherapy using low‐energy electron beams (≤ 6 MeV). Monte Carlo simulation (EGSnrc‐based code) was used to predict electron energy spectra of Solid Water and water slabs above 0.3 mm of lead (Pb) layers, using the 4 and 6 MeV electron beams produced by a Varian 21 EX linear accelerator. For the simulation geometry, slabs of Solid Water and water on top of a piece of Pb layer were irradiated by electron beams ( applicator and cutout) with the source‐to‐surface distance equal to 100 cm. The thickness of Solid Water or water above the Pb layer was equal to 0.5 and 1 cm. Electron energy spectra were determined at scoring planes at depths of 0, 0.5 and 1 cm of the phantoms. For comparison, Monte Carlo simulations were repeated with Pb layers taken out from the phantoms with the same experimental configuration. Analyses of the electron energy spectra at different depths showed that deviation of energy spectra between Solid Water and water was more significant in the high‐energy range (i.e. close to the maximal electron energy) than lower range corresponding to the electron backscatter. The good agreement for the parts of the spectra representing the electron backscatter in Solid Water and water indicated that Solid Water performed well as a substitute of water for the electron backscatter when using low‐energy electron beams.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,006 |
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 ».