Sci—Thur PM: YIS — 10: Magnetically Shielding the Linac in a Bi‐Planar Linac‐MR System
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: A low field bi‐planar linac‐MR system has been proposed to achieve real‐time image guided radiotherapy. The close proximity of the linac to the MR imager necessitates magnetic shielding to reduce the transverse magnetic fringe field magnitude. Method: Optimized magnetic shielding was designed based on simulations of linac performance in transverse magnetic fields. The linac simulation consisted of an electron gun (EGN2w, COMSOL, PARMELA), and a linac waveguide (COMSOL). The radio‐frequency field within the waveguide was calculated using COMSOL. The linac simulation generated an electron phase space at the linac target which was inputted into BEAMnrc and DOSXYZnrc to simulate dose distributions. Validation of the linac simulation was performed against measurements from a Varian 600C. Passive magnetic shielding was designed in COMSOL and active shielding was designed in the form of four current carrying coil pairs surrounding the linac. Results: The linac simulation at 0 G provided excellent agreement to all electrical and dosimetric measurements. The dosimetric effects of profile asymmetry or lateral shift caused by transverse magnetic fields on the linac were corrected through a shifting of the electron focal spot (as done in linac commissioning) and through asymmetric jaw positions. With no net dosimetric effects caused by transverse magnetic fields, linac performance was only limited by beam losses which increased with magnetic field strength. Passive and active shielding was optimized meeting all design constraints. Conclusion: Magnetic decoupling of the linac in a low field bi‐planar linac‐MR system has been accomplished using either passive or active shielding.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,014 |
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 ».