MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2511316000 · doi:10.1118/1.4961865

Sci‐Sat AM: Radiation Dosimetry and Practical Therapy Solutions ‐ 11: Commissioning of a system for the measurement of electron stopping powers

2016· article· en· W2511316000 sur OpenAlexaff
M McEwen, Timothy Roy, Frédéric Tessier

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDetectorDosimetryMonte Carlo methodStopping powerPhysicsComputational physicsElectronSemiconductor detectorSpectral lineBeta particleMeasurement uncertaintyEnergy (signal processing)Radioactive sourceOpticsNuclear physicsNuclear medicineMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To develop the techniques required to experimentally determine electron stopping powers for application in primary standards and dosimetry protocols. Method and Materials: A large‐volume HPGe detector system (>80% efficiency) was commissioned for the measurement of high energy (5–35 MeV) electron beams. As a proof of principle the system was used with a Y‐90/Sr‐90 radioactive source. Thin plates of absorbing material (< 0.1 gcm‐2) were then placed between the source and detector and the emerging electron spectrum was acquired. The full experimental geometry was modelled using the EGSnrc package to validate the detector design, optimize the experimental setup and compare measured and calculated spectra. Results: The biggest challenge using a beta source was to identify a robust spectral parameter to determine for each measurement. An end‐point‐fitting routine was used to determine the maximum energy, Emax, of the beta spectrum for each absorber thickness t. The parameter dEmax/dt is related to the electron stopping power and the same routine was applied to both measured and simulated spectra. Although the standard uncertainty in dEmax/dt was of the order of 5 %, by taking the ratio of measured and Monte Carlo values for dEmax/dt the uncertainty of the fitting routine was eliminated and the uncertainty was reduced to less than 2 %. The agreement between measurement and simulation was within this uncertainty estimate. Conclusion: The investigation confirmed the experimental approach and demonstrated that EGSnrc could accurately determine correction factors that will be required for the final measurement setup in a linac beam.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,009

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,290 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical Physics→Même sujetAdvanced Radiotherapy Techniques→Travaux en français237 207→