PO-0972: Clinical application and validation of a collapsed cone based algorithm for brachytherapy
Notice bibliographique
Résumé
spectral photon fluence and of the fluence contributions by scattered and primary photons were evaluated.The effects of phantom material composition, especially of the organic polymer density and of the amount of inorganic additives, were also studied in terms of the resulting linear attenuation coefficient μ.Results: Significant differences were seen in the degree of water equivalence between the phantom materials covered by this study.While RW1, RW3, Solid Water, HE Solid Water, Virtual Water, Plastic Water DT and Plastic Water LR phantoms show dose deviations of less than 1.4% in all phantom sizes, Original Plastic Water (2015), Plastic Water (1995), Blue Water, polyethylene and polystyrene produce deviations up to 8.1 %.The role of PMMA is unique, showing deviations up to 4.3 % in phantoms with radii below 10 cm, but below 1 % in larger phantoms.Scattered photons with energies reaching down into the 25 keV region dominate the photon fluence at source distances exceeding 3.5 cm.The degree of water equivalence of a phantom material is correlated with the equivalence of its linear attenuation coefficient µ with that of water over a large energy range. Conclusion:The key feature of a suitable water substitute material is the agreement of its linear attenuation coefficient µ with that of water over a large range of photon energies.This precondition provides water equivalence with regard to the attenuation of the primary photons, the release of lowenergy photons by Compton scattering and their attenuation by a combination of the photoelectric and Compton effects.The instrument to achieve this goal is a balanced content of inorganic additives in a plastic phantom material.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».