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Enregistrement W2462078217 · doi:10.1118/1.4958038

TH‐AB‐201‐09

2016· article· en· W2462078217 sur OpenAlexaff
Lalageh Mirzakhanian, Hamza Benmakhlouf, Jan Seuntjens

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImaging phantomPhysicsMonte Carlo methodCollimatorDosimetryElectronWater equivalentLinear particle acceleratorNuclear medicineOpticsAtomic physicsNuclear physicsBeam (structure)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To determine the k_(Q_msr,Q)^(f_msr,f_ref) factor, introduced in the small field formalism for five common type chambers used in the calibration of Leksell Gamma‐Knife Perfexion model over a range of different phantom electron densities. Methods: Five chamber types including Exradin‐A16, A14SL, A14, A1SL and IBA‐CC04 are modeled in EGSnrc and PENELOPE Monte Carlo codes using the blueprints provided by the manufacturers. The chambers are placed in a previously proposed water‐filled phantom and four 16‐cm diameter spherical phantoms made of liquid water, Solid Water, ABS and polystyrene. Dose to the cavity of the chambers and a small water volume are calculated using EGSnrc/PENELOPE codes. The calculations are performed over a range of phantom electron densities for two chamber orientations. Using the calculated dose‐ratio in reference and machine specific reference field, the k_(Q_msr,Q)^(f_msr,f_ref) factor can be determined. Results: When chambers are placed along the symmetry axis of the collimator block (z‐axis), the CC04 requires the smallest correction followed by A1SL and A16. However, when detectors are placed perpendicular to z‐axis, A14SL needs the smallest and A16 the largest correction. Moreover, an increase in the phantom electron density results in a linear increase in the k_(Q_msr,Q)^(f_msr,f_ref). Depending on the chambers, the agreement between this study and a previous study performed varies between 0.05–0.70% for liquid water, 0.07–0.85% for Solid Water and 0.00–0.60% for ABS phantoms. After applying the EGSnrc‐calculated k_(Q_msr,Q)^(f_msr,f_ref) factors for A16 to the previously measured dose‐rates in liquid water, Solid Water and ABS normalized to the dose‐rate measured with TG‐21 protocol and ABS phantom, the dose‐rate ratios are found to be 1.004±0.002, 0.996±0.002 and 0.998±0.002 (3σ) respectively. Conclusion: Knowing the electron density of the phantoms, the calculated k_(Q_msr,Q)^(f_msr,f_ref) values in this work will enable users to apply the appropriate correction for their own specific phantom material. LM acknowledges partial support by the CREATE Medical Physics Research Training Network grant of the Natural Sciences and Engineering Research Council (Grant number: 432290)

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3360,259

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 GPT0,282
Écart entre enseignants0,274 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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