Poster ‐ 38: On the physical and dosimetric properties of 3D printed electron bolus fabricated using polylactic acid
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: 3D printing technology could simplify and improve electron bolus fabrication. The purpose of this study was to characterize the density, dimensional accuracy, uniformity, and attenuation of PLA boluses fabricated with a low‐cost 3D printer. Methods: Several solid square slabs were printed with specific requested dimensions and 100% infill using different fill patterns. These pieces were imaged using an x‐ray flat panel imager in order to check for uniformity of the prints. Percentage depth doses (PDDs) were measured downstream of the slabs in solid water using a parallel plate chamber and compared to measurements in water in order to characterize attenuation. The dimensions of the PLA slabs were measured using digital calipers. The slabs were also weighed to find their density. Results: The fill pattern used to create boluses can affect the attenuation of the bolus. Fill patterns should be chosen carefully and quality assurance should be done for each printed piece. PLA causes the electron PDD to shift towards shallower depths, compared to water, by 1.7 mm for each centimeter of PLA. Agreement with design dimensions was within 1 mm in the plane of the printer bed, and within 1/3 of a millimeter (roughly the thickness of a single layer), perpendicular to the printer bed. Average density was in the range 1.20 – 1.22. Conclusions: 3D printing shows great promise for use in fabricating electron bolus. This work indicates that printed PLA can be a suitable material provided the increased attenuation is properly accounted for.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».