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Enregistrement W2270378365 · doi:10.1088/0031-9155/61/2/542

Molybdenum target specifications for cyclotron production of<sup>99m</sup>Tc based on patient dose estimates

2015· article· en· W2270378365 sur OpenAlexafffund
Xinchi Hou, Jesse Tanguay, K. Buckley, Paul Schaffer, François Bénard, T.J. Ruth, A. Ćeller

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiopharmaceutical Chemistry and Applications
Établissements canadiensBC Cancer AgencyTRIUMFUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésCyclotronRadiochemistryIsotopeMolybdenumImpurityRadionuclideProduction (economics)Nuclear reactionMaterials scienceNuclear medicineChemistryNuclear physicsPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In response to the recognized fragility of reactor-produced (99)Mo supply, direct production of (99m)Tc via (100)Mo(p,2n)(99m)Tc reaction using medical cyclotrons has been investigated. However, due to the existence of other Molybdenum (Mo) isotopes in the target, in parallel with (99m)Tc, other technetium (Tc) radioactive isotopes (impurities) will be produced. They will be incorporated into the labeled radiopharmaceuticals and result in increased patient dose. The isotopic composition of the target and beam energy are main factors that determine production of impurities, thus also dose increases. Therefore, they both must be considered when selecting targets for clinical (99m)Tc production. Although for any given Mo target, the patient dose can be predicted based on complicated calculations of production yields for each Tc radioisotope, it would be very difficult to reverse these calculations to specify target composition based on dosimetry considerations. In this article, a relationship between patient dosimetry and Mo target composition is studied. A simple and easy algorithm for dose estimation, based solely on the knowledge of target composition and beam energy, is described. Using this algorithm, the patient dose increase due to every Mo isotope that could be present in the target is estimated. Most importantly, a technique to determine Mo target composition thresholds that would meet any given dosimetry requirement is proposed.

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)0,000
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 enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,344
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,090 · 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

Citations17
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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