SU‐E‐J‐84: Radiation Induced Currents in RF Coil Conductors: Measurements and Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The integration of a medical linac with magnetic resonance imaging (MRI) has the potential to provide exquisite soft tissue contrast and real time imaging during the radiation treatment. However, during a real time treatment‐imaging session, the direct irradiation of MRIˈs radiofrequency (RF) coil by the pulsed x‐ray beam induces a current in the conductor of the RF coil due to the release of Compton electrons. This radiation induced current (RIC) can potentially degrade the SNR in acquired MRI images. The present work investigates methods of minimizing this RIC both experimentally and through Monte Carlo simulations.Methods: Copper and aluminum metal plates emulating the conductors used in RF coils were connected to an amplifier and placed in an RF cage. The plates (i.e. “detector”) were irradiated by the linacˈs pulsed 6 MV beam through the RF cage. The induced signal was measured by an oscilloscope and recorded using a PC. Various materials were used as buildup in an attempt to establish electronic equilibrium in the “detectors” ‐ thus removing the undesired RIC. A Monte Carlo script was written which counts the amount of charge entering and leaving a specified “detector volume”, and determines the net change in charge per primary history as a measure of RIC. The simulation geometry mimics the experimental setup.Results: It has been clearly demonstrated by both measurements and simulations that buildup of the same material as the conductor will reestablish electronic equilibrium and remove the RIC. Also, using a polymer with a density close to that of the conductor (i.e. Teflon with aluminum) for buildup will reduce the RIC to negligible amplitude Conclusions: With the proper combination of coil conductor and buildup, the RIC can be reduced to negligible amplitudes. Future work will assess the importance of RIC for the SNR in MRI images.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».