Electron spectra derived from depth dose distributions
Notice bibliographique
Résumé
The technique of extracting electron energy spectra from measured distributions of dose along the central axis of clinical electron beams is explored in detail. Clinical spectra measured with this simple spectroscopy tool are shown to be sufficient in accuracy and resolution for use in Monte Carlo treatment planning. A set of monoenergetic depth dose curves of appropriate energy spacing, precalculated with Monte Carlo for a simple beam model, are unfolded from the measured depth dose curve. The beam model is comprised of a point electron and photon source placed in vacuum with a source-to-surface distance of 100 cm. Systematic error introduced by this model affects the calculated depth dose curve by no more than 2%/2 mm. The component of the dose due to treatment head bremsstrahlung, subtracted prior to unfolding, is estimated from the thin-target Schiff spectrum within 0.3% of the maximum total dose (from electrons and photons) on the beam axis. Optimal unfolding parameters are chosen, based on physical principles. Unfolding is done with the public-domain code FERDO. Comparisons were made to previously published spectra measured with magnetic spectroscopy and to spectra we calculated with Monte Carlo treatment head simulation. The approach gives smooth spectra with an average resolution for the 27 beams studied of 16+/-3% of the mean peak energy. The mean peak energy of the magnetic spectrometer spectra was calculated within 2% for the AECL T20 scanning beam accelerators, 3% for the Philips SL25 scattering foil based machine. The number of low energy electrons in Monte Carlo spectra is estimated by unfolding with an accuracy of 2%, relative to the total number of electrons in the beam. Central axis depth dose curves calculated from unfolded spectra are within 0.5%/0.5 mm of measured and simulated depth dose curves, except near the practical range, where 1%/1 mm errors are evident.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».