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Enregistrement W2314152964 · doi:10.1097/hp.0b013e31827e10f3

Characterization of MOSFET Detectors for In Vivo Dosimetry in Interventional Radiology and for Dose Reconstruction in Case of Overexposure

2013· article· en· W2314152964 sur OpenAlexaboutno aff
C. Bassinet, C. Huet, C. Étard, Jean-Luc Réhel, G. Boisserie, J. Debroas, Bernard Aubert, I. Clairand

Notice bibliographique

RevueHealth Physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMOSFETDosimetryDosimeterDetectorNuclear medicineImaging phantomMaterials scienceMedicineSemiconductor detectorMedical physicsBiomedical engineeringTransistorPhysicsOpticsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As MOSFET (Metal Oxide Semiconductor Field Effect Transistor) detectors allow dose measurements in real time, the interest in these dosimeters is growing. The aim of this study was to investigate the dosimetric properties of commercially available TN-502RD-H MOSFET silicon detectors (Best Medical Canada, Ottawa, Canada) in order to use them for in vivo dosimetry in interventional radiology and for dose reconstruction in case of overexposure. Reproducibility of the measurements, dose rate dependence, and dose response of the MOSFET detectors have been studied with a Co source. Influence of the dose rate, frequency, and pulse duration on MOSFET responses has also been studied in pulsed x-ray fields. Finally, in order to validate the integrated dose given by MOSFET detectors, MOSFETs and TLDs (LiF:Mg,Cu,P) were fixed on an Alderson-Rando phantom in the conditions of an interventional neuroradiology procedure, and their responses have been compared. The results of this study show the suitability of MOSFET detectors for in vivo dosimetry in interventional radiology and for dose reconstruction in case of accident, provided a well-corrected energy dependence, a pulse duration equal to or higher than 10 ms, and an optimized contact between the detector and the skin of the patient are achieved.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,195

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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