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Enregistrement W2066531812 · doi:10.1118/1.2244659

Po‐Thur Eve General‐32: Evaluation of calculated total scatter factor based on predicted collimator scatter factor and phantom scatter factor for kilovoltage x‐ray radiation fields

2006· article· en· W2066531812 sur OpenAlexaff
V Karabrahimi, N Blais

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollimatorImaging phantomDosimetryOpticsSquare (algebra)RadiationPhysicsField (mathematics)MathematicsNuclear medicineGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kilovoltage x‐ray tube therapy beams are used for treatment of keloids and localized superficial malignancies. The purpose of this work is to calculate the total scatter factor for kilovoltage x‐ray radiation fields based on the predicted collimator scatter factor and the predicted phantom scatter factor. The radiation field is defined by a variable collimator with or without lead sheets on the patient's skin. Measurement and prediction have been done at tube potentials of 60, 100, 120 and 250 kVp. Our approach uses three different sets of field types: square fields defined by the collimator and square and circular fields defined by lead sheets. Two calculation methods are employed: the equivalent field method and Clarkson's method. Calculation and measurement are also done for rectangular and irregular shape fields. It is shown that while the equivalent field method may lead to errors up to about 6% for irregular fields, Clarkson's method is more accurate with errors up to 2.3%. The choice of the field type for the data base is not significant. Using the measured data for square fields defined by the collimator together with Clarkson's method is recommended. The implementation of this method requires a minimum number of measurements, which are acquired during the commissioning of the unit and can be applied in dose calculation for a variety of field shapes and sizes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,281 · 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
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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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