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Enregistrement W2090518831 · doi:10.1088/1742-6596/250/1/012006

Toward 3D dosimetry of intensity modulated radiation therapy treatments with plastic scintillation detectors

2010· article· en· W2090518831 sur OpenAlexafffund
Mathieu Guillot, L Gingras, Louis Archambault, Sam Beddar, Luc Beaulieu

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDosimetryScintillationOpticsDetectorIonization chamberScintillatorPhysicsDose profileMaterials scienceParticle detectorIonizationNuclear medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we present a novel two Dimensional Plastic Scintillation Detector (2D-PSD) array designed to measure dose distributions generated by high energy photon beams from medical linear accelerators. This study aim to demonstrate that the dose distribution in the irradiated volume is not modified by the presence of several hundred plastic scintillation detectors (PSDs). The 2D-PSD consists of 781 PSDs inserted in a plastic water slab. The dose distributions measured with the 2D-PSD were compared to calculations from a treatment planning system (Pinnacle3, Philips Medical Systems) and with measurements taken with an ionization chambers array (MatriXX Evolution, IBA Dosimetry). Furthermore, a clinical head and neck IMRT plan was delivered on the 2D-PSD. A good agreement is obtained between the measured and planned dose distributions. The results show that the 2D arrangement presented in this work is water equivalent and transparent to x-ray radiation. As a consequence, our design could be extended to multiple detection planes, opening the possibility for 3D dosimetry with PSDs.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations22
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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