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Enregistrement W2419198163

[Improvement of dose distributions at NIRS's 70 MeV proton eye treatment beam course]

2000· article· en· W2419198163 sur OpenAlexaff
Nobuyuki Miyahara, Masahiro Endo, Tatsuaki Kanai, Koichi Shibayama, Takashi Nakano, Toshihiro Honma

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSobpFlatness (cosmology)Imaging phantomOpticsBeam (structure)RidgeBragg peakMaterials scienceRange (aeronautics)ProtonDistribution uniformityPhysicsNuclear physics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to improve dose distributions at NIRS's 70 MeV proton eye treatment beam course, we introduced finer bar ridge filters, and examined the effects of range compensators. The pitch of new bar ridge filters was 5mm in contrast to 15mm pitch of old ones. A NC-machine recently available enabled this refinement. The spread out Bragg peak (SOBP) widths were 10, 15, 20 and 30 mm. The new ridge filters improved the field uniformity considerably. In the ridge filter design we assumed parallel beam condition in which the mono-energetic proton should proceed in parallel with the central axis, and bar ridges only changes the proton ranges. We searched empirically for the optimum wobbler radius in view of field flatness and depth dose distribution. Range shifter and compensator did not affect the field flatness and depth dose distribution at the optimum condition thus searched. We measured dose distribution in a phantom using a compensator of stairs-shape, which fairly modulated the beam. A 50% isodose line almost coincided with the compensator shape, and these results suggested that improvements of dose distributions should be possible using compensators. However width between 50% and 80% isodose lines depended on the thickness of phantom. This might be due to scattering in the compensator and suggests that it is necessary to calculate dose distribution taking account of such effects.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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