WE‐G‐214‐01: Investigation of Magnetic Shielding for a 6MV In‐Line Linac for a Parallel Linac‐MR Configuration
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To achieve real‐time tumor tracking, our group is integrating a 6 MV in‐line linac with an MR imager, where the linac is placed on the MR magnetˈs central axis to create a linac‐MR system. Because of the linacˈs location, it experiences large fringe magnetic fields parallel to the electron trajectories in the waveguide. To minimize the adverse affects of these fields on the linac, both passive and active magnetic shielding was investigated. Methods: COMSOL was used to model 3D fringe magnetic fields from a 0.5T PARAmed openMRTM magnet with and without magnetic shielding in place. These fields were added to our electron gun model (created previously using OPERA/SCALA‐3D), and to our waveguide model (created previously using COMSOL and PARMELA) to optimize both passive and active shielding. Results: The unshielded linac electron gun experiences up to a 0.011 T longitudinal field. The injection electron beamˈs rms‐emittance increases from 0.299pi mm‐mrad at 0 T to 2.834pi mm‐mrad at 0.011 T. This non‐laminar beam results in a decreased target current to 84% of nominal. A 5 mm thick and 141.5 mm long passive steel shield reduces the beamˈs rms‐emittance to 0.450pi mm‐mrad. In this configuration, >99% of the target current is recovered. With an optimized active shield (two current rings) in place, the rms‐emittance was reduced to 0.308pi mm‐mrad and the target current was recovered to 100.2% of nominal. Homogenous fringe magnetic field strengths up to 0.2 T were also modeled to test the passive shielding under larger‐field conditions. A 5 mm thick passive shield is sufficient to magnetically shield the linac at 0.04 T at which the target current decreased to only 97.6%. Conclusions: Both passive and active magnetic shielding can be used in our linac‐MR system to recover any beam loss resulting from MR fringe magnetic fields.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».