Monte Carlo simulation on low-energy electrons from gold nanoparticle in radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the low-energy electrons (LEEs) produced when a gold nanoparticle (GNP) is irradiated by photon beams. The secondary electrons emitted from a GNP (diameter = 100 nm), interacting with photon beams with energies equal to 35, 73.3 and 600 keV, were simulated using the Geant4 Monte Carlo code. The phase spaces of the secondary electrons were then used to simulate the LEEs in water using the NOREC Monte Carlo code. All secondary electrons emitted by the GNP, and all LEEs produced by each secondary electron were tracked in Monte Carlo simulations. It is found that the energy distributions of the LEEs from the GNP do not vary significantly between different photon beam energies. Moreover, the 660 keV photon beam produced more LEEs travelling to a longer range than photon beams of lower energies (35 and 73.3 keV). This higher energy deposition and longer range LEEs produced by the 660 keV photon beam can enhance the cell kill. Based on our Monte Carlo results, it is concluded that the unexpected close of the radiosensitization enhancement factors of the 35 (1.66) and 660 keV (1.18) photon beams from our previous measurements is because of the cell kill enhancement with the increased LEE yield and range in the 660 keV photon beam.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».