Minimal skin dose increase in longitudinal rotating biplanar linac-MR systems: examination of radiation energy and flattening filter design
Dossier post-publication
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Notice bibliographique
Résumé
The magnetic fields of linac-MR systems modify the path of contaminant electrons in photon beams, which alters patient entrance skin dose. Also, the increased SSD of linac-MR systems reduces the maximum achievable dose rate. To accurately quantify the changes in entrance skin dose, the authors use EGSnrc Monte Carlo calculations that incorporate 3D magnetic field of the Alberta 0.5 T longitudinal linac-MR system. The Varian 600C linac head geometry assembled on the MRI components is used in the BEAMnrc simulations for 6 MV and 10 MV beam models and skin doses are calculated at an average depth of 70 μm using DOSXYZnrc. 3D modeling shows that magnetic fringe fields decay rapidly and are small at the linac head. SSDs between 100 and 120 cm result in skin-dose increases of between ~6%-19% and ~1%-9% for the 6 and 10 MV beams, respectively. For 6 MV, skin dose increases from ~10.5% to ~1.5% for field-size increases of 5 × 5 cm(2) to 20 × 20 cm(2). For 10 MV, skin dose increases by ~6% for a 5 × 5 cm(2) field, and decreases by ~1.5% for a 20 × 20 cm(2) field. Furthermore, the proposed reshaped flattening filter increases the dose rate from the current 355 MU min(-1) to 529 MU min(-1) (6 MV) or 604 MU min(-1) (10 MV), while the skin-dose increases by only an additional ~2.6% (all percent increases in skin dose are relative to D max). This study suggests that there is minimal increase in the entrance skin dose and minimal/no decrease in the dose rate of the Alberta longitudinal linac-MR system. The even lower skin dose increase at 10 MV offers further advantages in future designs of linac-MR prototypes.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».