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Enregistrement W2093211923 · doi:10.1088/0031-9155/52/22/010

Skeletal dosimetry for external exposure to photons based on µCT images of spongiosa from different bone sites

2007· article· en· W2093211923 sur OpenAlexaff
R Krämer, Helen J. Khoury, José Wilson Vieira, I. Kawrakow

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimetryNuclear medicinePhotonMedicineMaterials sciencePhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Micro computed tomography (microCT) images of human spongiosa have recently been used for skeletal dosimetry with respect to external exposure to photon radiation. In this previous investigation, the calculation of equivalent dose to the red bone marrow (RBM) and to the bone surface cells (BSC) was based on five different clusters of micro matrices derived from microCT images of vertebrae, and the BSC equivalent dose for 10 microm thickness of the BSC layer was determined using an extrapolation method. The purpose of this study is to extend the earlier investigation by using microCT images from eight different bone sites and by introducing an algorithm for the direct calculation of the BSC equivalent dose with sub-micro voxel resolution. The results show that for given trabecular bone volume fractions (TBVFs) the whole-body RBM equivalent dose does not depend on bone site-specific properties or imaging parameters. However, this study demonstrates that apart from the TBVF and the BSC layer thickness, the BSC equivalent dose additionally depends on a so-called trabecular bone structure (TBS) effect, i.e. that the contribution of photo-electrons released in trabecular bone to the BSC equivalent dose also depends on the bone site-specific structure of the trabeculae. For a given bone site, the TBS effect is also a function of the thickness of the BSC layer, and it could be shown that this effect would disappear almost completely, should the BSC layer thickness be raised from 10 to 50 microm, according to new radiobiological findings.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations30
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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