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Enregistrement W2484107417 · doi:10.1093/rpd/ncw198

A MONTE CARLO STUDY OF SIMULATED MEASUREMENTS OF RADIONUCLIDES IN BONE

2016· article· en· W2484107417 sur OpenAlexaff
Chaoran Li, Kevin Capello, B. M. Hauck, M. Zankl, Gary H. Kramer

Notice bibliographique

RevueRadiation Protection Dosimetry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImaging phantomMonte Carlo methodRadionuclidePhoton countingCounting efficiencyCalibrationVoxelDetectorRange (aeronautics)Photon energyPhotonNuclear medicinePhysicsMaterials scienceComputational physicsNuclear physicsOpticsMathematicsComputer scienceStatisticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When measuring the internally deposited activity in the bone of a subject, the placement of the detector is critical. This study reports the simulated counting efficiencies for three counting geometries, the skull, knee and shin, using 13 different voxel phantoms. It shows that the range of counting efficiencies for a given geometry is large for the studied phantoms, especially at low energies. Skull counting offers higher efficiency for low energies such as the 17 keV compared to knee counting or shin counting, but this advantage disappears when the energy is higher such as at 185 keV. This work also shows that the calibration phantom may greatly impact the accuracy of the activity estimate in bone counting, with uncertainties increasing greatly as the photon energy is reduced. Estimating the activity of a radionuclide in bone from direct counting has large uncertainties, and the dose calculated from a skeleton measurement would need careful analysis and, if possible, supporting data from other bioassay measurements.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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