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Enregistrement W2061834428 · doi:10.1118/1.3613370

WE‐E‐BRB‐03: Extracting Energy Fluence Distributions of X‐Rays Produced by Megavoltage Electron Beams Stopping in Thick Targets from Lateral Profiles Measured Using Ionization Chambers

2011· article· en· W2061834428 sur OpenAlexaff
C Cojocaru, C. K. Ross, M McEwen, Bruce Faddegon

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear Physics and Applications
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluenceIonizationMonte Carlo methodIonization chamberStopping powerElectronAtomic physicsBeam (structure)Absorbed doseMaterials scienceDosimetryPhysicsOpticsIrradiationRadiationNuclear physicsNuclear medicineIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To develop a method of extracting energy fluence distributions of x‐rays produced by megavoltage electron beams stopping in thick targets from lateral profiles measured using ionization chambers. Methods: High accuracy x‐ray lateral profiles measured using various ionization chambers with a set of build‐up caps for a number of target materials were recently reported. It was possible to extract energy fluence distributions from these profiles by using Monte Carlo calculations. The conversion factor was calculated as the ratio between the MC calculated energy fluence (using FLURZnrc) and the MC calculated absorbed dose in the air cavity of the ionization chamber (using “cavity”) at each position. The “measured” energy fluence lateral distribution was then obtained by multiplying the measured absorbed dose with these coefficients point by point, for each build‐up cap. The geometry, beam and material properties were simulated with BEAMnrc. The “cavity” user code was used to score the absorbed dose in the ionization chamber air cavity per incident electron up to angles of 25°. The energy fluence calculations were performed using the EGSnrc user code FLURZnrc. Results: The conversion factors for the PMMA build‐up caps were different by up to 40 % from those for the hevimet caps. However, when converting to energy fluence, for all targets the agreement between the energy fluence distributions obtained with each of the six build‐up caps was better than 1 %. The final energy fluence distribution for a particular target was obtained by averaging the distributions obtained for all six build‐up caps. Conclusions: The present study showed that it is possible to extract energy fluence distributions from x‐ray lateral in‐air profiles measured using commonly used Farmer type ionization chambers with various build‐up caps. The uncertainty on the distributions was better than 1 %. Partial support from NIH R01 CA104777‐01A2.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2011
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