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Enregistrement W2105373836 · doi:10.1118/1.3267040

Low‐ target optimization for spatial resolution improvement in megavoltage imaging

2009· article· en· W2105373836 sur OpenAlexaff
Tanner Connell, James L. Robar

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensDalhousie UniversityMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesVarian Medical Systems
Mots-clésLinear particle acceleratorMonte Carlo methodBerylliumPhysicsOpticsRange (aeronautics)Image resolutionDetectorLinear energy transferPhotonBeam (structure)ElectronAtomic numberOptical transfer functionRadiationMaterials scienceAtomic physicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Recently, several authors have shown contrast improvements in megavoltage portal imaging and cone-beam computed tomography using low atomic number (Z) targets. This work compliments previous studies by investigating the effects of varying different beam production parameters including target atomic number, target thickness, and incident electron energy on spatial resolution. METHODS: Target materials of beryllium, aluminum, and tungsten were investigated over a range of thicknesses between 10% and 100% of the continuous slowing down approximation range of electrons. Incident electron kinetic energies of 4.5 and 7.0 MeV were used, in conjunction with custom targets installed above the carousel of a modern radiotherapy linear accelerator. Monte Carlo simulations of the accelerator were constructed and compared to the experimental results. RESULTS: The results showed that thinner targets, as well higher incident electron energies, generally produce more favorable modulation transfer function (MTF) curves. Due to an MTF dependence of the detector system on the photon energy, the experimental results showed that low-Z targets produced superior MTF curves. Simulations showed 14.5% and 21.5% increases in f50 for the 7.0 and 4.5 MeV targets (A1; 60% R% CSDA), respectively, when moved from the carousel to the location of the clinical target. f50 values for the custom targets were compared to the clinical 6 MV beam and were found to be between 10.4% lower (4.5 MeV/W) and 15.5% higher (7.0 MeV/Be). CONCLUSIONS: Integration of low-Z external targets into the treatment head of a medical linear was achieved with only minor modifications. It was shown that reasonably high resolution images on par or better than those acquired with the clinical 6 MV beam can be achieved using external low-Z targets.

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)0,000
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations25
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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