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Enregistrement W2070730174 · doi:10.1118/1.2905028

Relationship between and stopping‐power ratios for flattening filter free accelerators: A Monte Carlo study

2008· article· en· W2070730174 sur OpenAlexafffund
Guoming Xiong, D. W. O. Rogers

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFlatteningMonte Carlo methodBeam (structure)Filter (signal processing)Computational physicsOpticsPhysicsStopping powerMaterials scienceMathematicsStatisticsComputer scienceDetector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between the photon beam quality specifier %dd(10)x and the Spencer-Attix water water to air restricted mass collision stopping-power ratio, (L/rho))air(water), is studied using Monte Carlo simulation with realistic beams in contrast to the previously used realistic but uniform spectra from an isotropic point source. The differences between accelerators with and without flattening filters are investigated since flattening filter free accelerators appear to be useful for IMRT. Our results show that the standard relationship between %dd(10)x and (L/rho)air(water), which is used in the TG-51 protocol to calculate the quality conversion factor kQ, is acceptable for beams with or without a flattening filter with a maximum error of 0.4%, although a fit to the new data would reduce the maximum error to 0.2%. Reasons for differences between the individual values of %dd(10)x and (L/ rho)air(water) with and without a flattening filter are studied. Specifically the differences due to the softening of the beam, the change in shape of the profile, and the inclusion of radial variations in the photon energy spectra, are investigated. It is shown that if TPR10(20) is used as a beam quality specifier, there are two different relationships between TPR10(20) and (L/rho)air(water) which differ by 0.4%-1%. When using TPR10(20) as a beam quality specifier in a beam without a flattening filter, one should subtract 0.5% from the value of kQ for a given value of TPR10(20).

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil0,612

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeObservationnel
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

Citations54
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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