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Enregistrement W2065514493 · doi:10.1118/1.4742865

The effect of different bleaching wavelengths on the sensitivity of Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>:C optically stimulated luminescence detectors (OSLDs) exposed to 6 MV photon beams

2012· article· en· W2065514493 sur OpenAlexaff
Azeez Omotayo, Joanna Cygler, Gabriel O. Sawakuchi

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence Properties of Advanced Materials
Établissements canadiensOttawa HospitalCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptically stimulated luminescenceIrradiationMaterials scienceOpticsWavelengthNanodotNuclear medicineDosimetryLuminescenceOptoelectronicsPhysicsMedicineNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To determine the effect of different bleaching wavelengths on the response of Al(2)O(3):C optically stimulated luminescence detectors (OSLDs) exposed to accumulated doses of 6 MV photon beams. METHODS: In this study the authors used nanoDot OSLDs readout with a MicroStar reader. The authors first characterized the dose-response, fading, and OSL signal loss of OSLDs exposed to doses from 0.5 to 10 Gy. To determine the effect of different bleaching wavelengths on the OSLDs' response, the authors optically treated the OSLDs with 26 W fluorescent lamps in two modes: (i) directly under the lamps for 10, 120, and 600 min and (ii) with a long-pass filter for 55, 600, and 2000 min. Changes in the OSLDs' sensitivity were determined for an irradiation-readout-bleaching-readout cycle after irradiations with 1 and 10 Gy dose fractions. RESULTS: The OSLDs presented supralinearity for doses of 2 Gy and above. The signal loss rates for sequential readouts were (0.287 ± 0.007)% per readout in the reader's strong-stimulation mode, and (0.019 ± 0.002)% and (0.035 ± 0.007)% per readout for doses of 0.2 and 10 Gy, respectively, in the reader's weak-stimulation mode. Fading half-life values ranged from (0.98 ± 0.14) min to (1.77 ± 0.24) min and fading showed dose dependence for the first 10-min interval. For 10 and 55 min bleaching using modes (i) and (ii), the OSL signal increased 14% for an accumulated dose of 7 Gy (1 Gy fractions). For OSLDs exposed to 10 Gy fractions, the OSL signal increased 30% and 25% for bleaching modes (i) and (ii) and accumulated dose of 70 Gy, respectively. For 120 and 600 min bleaching using modes (i) and (ii), the OSL signal increased 2.7% and 1.5% for an accumulated dose of 7 Gy (1 Gy fractions), respectively. For 10 Gy fractions, the signal increased 14% for bleaching mode (i) (120 min bleaching) and decreased 1.3% for bleaching mode (ii) (600 min bleaching) for an accumulated dose of 70 Gy. For 600 and 2000 min bleaching using modes (i) and (ii), the signal increased 2.3% and 1.8% for an accumulated dose of 7 Gy (1 Gy fractions), respectively. For 10 Gy fractions, the signal increased 10% for mode (i) (600 min bleaching) and decreased 2.5% for mode (ii) (2000 min bleaching) for an accumulated dose of 70 Gy. CONCLUSIONS: The dose-response of nanoDot OSLDs read using the MicroStar reader presented supralinearity for doses of 2 Gy and above. The signal loss as a function of sequential readouts depended on dose. Fading also depended on dose for the first 10-min interval. For dose fractions of 1 and 10 Gy, OSLDs may be reused within 3% and 5% accuracies up to the maximum accumulated dose of 7 and 70 Gy investigated in this study, respectively. These accuracies were obtained after the OSLDs were bleached with a light source with wavelengths above about 495 nm. The authors also concluded that changes in sensitivity of OSLDs depended on bleaching time, accumulated dose, and wavelength spectrum of the bleaching source.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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

Citations36
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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