Poster ‐ 20: Detector selection for commissioning of a Monte Carlo based electron dose calculation algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Commissioning of a Monte Carlo based electron dose calculation algorithm requires percentage depth doses (PDDs) and beam profiles which can be measured with multiple detectors. Electron dosimetry is commonly performed with cylindrical chambers but parallel plate chambers and diodes can also be used. The purpose of this study was to determine the most appropriate detector to perform the commissioning measurements. Methods: PDDs and beam profiles were measured for beams with energies ranging from 6 MeV to 15 MeV and field sizes ranging from 6 cm × 6 cm to 40 cm × 40 cm. Detectors used included diodes, cylindrical and parallel plate ionization chambers. Beam profiles were measured in water (100 cm source to surface distance) and in air (95 cm source to detector distance). Results: PDDs for the cylindrical chambers were shallower (1.3 mm averaged over all energies and field sizes) than those measured with the parallel plate chambers and diodes. Surface doses measured with the diode and cylindrical chamber were on average larger by 1.6 % and 3% respectively than those of the parallel plate chamber. Profiles measured with a diode resulted in penumbra values smaller than those measured with the cylindrical chamber by 2 mm. Conclusion: The diode was selected as the most appropriate detector since PDDs agreed with those measured with parallel plate chambers (typically recommended for low energies) and results in sharper profiles. Unlike ion chambers, no corrections are needed to measure PDDs, making it more convenient to use.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,020 | 0,007 |
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 ».