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Enregistrement W2144110549 · doi:10.1667/rr3271

Backscatter and Dose Perturbations for Low- to Medium-Energy Electron Point Sources at the Interface between Materials with Different Atomic Numbers

2004· article· en· W2144110549 sur OpenAlexaff
Francesca M. Buffa, Frank Verhaegen

Notice bibliographique

RevueRadiation Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésBackscatter (email)ElectronScatteringPhysicsMonte Carlo methodComputational physicsDosimetryElectron scatteringOpticsMedicineNuclear medicineNuclear physicsStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electron backscatter at interfaces between dissimilar media can affect dosimetry and should be taken into consideration in radiotherapy and in radiobiology experiments. Backscatter dose perturbations depend upon factors such as electron energy, medium atomic number (Z), and distance from the interface. This study quantifies the backscatter dose factor (BSDF) for electron point sources of energy between 0.1 to 3 MeV in water at the interface with scattering materials ranging in Z from (13)Al to (79)Au. A Monte Carlo code that performs dose calculations for monoenergetic and continuous-spectrum electron sources was developed using EGSnrc transport routines. The BSDF was quantified in a parallel layers geometry (BSDF(1D)) and three-dimensional voxel geometry (BSDF(3D)). The BSDF(1D) near the interface increased up to 52% with decreasing energy from 3 to 0.1 MeV and increasing Z from 13 to 79. The analysis of the BSDF(3D) showed a significant dependence of the scattered electron angular distribution on Z and energy, with a decrease in isotropy going from high to low Z. This effect proves the importance of considering the correct geometry when quantifying the BSDF for electron sources, especially when the dimensions of the relevant dose-collecting volume are comparable with the CSDA range of the source.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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