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Enregistrement W2086791160 · doi:10.1088/1742-6596/250/1/012042

Preliminary Dose Calibration Results Using a TENOMAG Polymer Gel Dosimeter and Optical CT (VISTA<sup>TM</sup>)

2010· article· en· W2086791160 sur OpenAlexaboutno aff
Suk Lee, Jang Bo Shim, K.-H. Chang, Yuanjie Cao, Jaeyoun Yi, Sam Ju Cho, HyunDo Huh, Kwang Hwan Cho, Chul Kee Min, Dae Sik Yang, Young Je Park, Won Seob Yoon, Chul Yong Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimeterScannerCalibrationDosimetryMaterials scienceNuclear medicineOpticsPercentage depth dose curveAbsorbed doseIonization chamberPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a preliminary result of dose calibration for 3D dose evaluation using gel dosimetry in radiotherapy. In this work, we measured the percentage depth dose (PDD) and dose linearity using a normoxic polymer gel dosimeter (TENOMAG) and a commercial cone-beam optical CT scanner (VISTA TM , Modus Medical Devices, Inc., London, ON, Canada). We confirmed that the PDD measured for 1 and 2 Gy had a build up region at 0.4 cm depth. However, the PDD measured for 3 and 4 Gy had not a build up region. In all cases, the PDD has not greatly decreased with depth above 4 cm depth. Moreover we confirmed that the optical density proportionally increased with dose at 1, 1.5 and 2 cm depth, while the response has not greatly increased with dose for other depths. In this study, we confirmed that we will be able to perform the dose calibration using optical density obtained from a TENOMAG gel data scanned with an optical CT scanner.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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