A general method to derive tissue parameters for Monte Carlo dose calculation with multi-energy CT
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Notice bibliographique
Résumé
To develop a general method for human tissue characterization with dual- and multi-energy CT and evaluate its performance in determining elemental compositions and quantities relevant to radiotherapy Monte Carlo dose calculation. Ideal materials to describe human tissue are obtained applying principal component analysis on elemental weight and density data available in literature. The theory is adapted to elemental composition for solving tissue information from CT data. A novel stoichiometric calibration method is integrated to the technique to make it suitable for a clinical environment. The performance of the method is compared with two techniques known in literature using theoretical CT data. In determining elemental weights with dual-energy CT, the method is shown to be systematically superior to the water-lipid-protein material decomposition and comparable to the parameterization technique. In determining proton stopping powers and energy absorption coefficients with dual-energy CT, the method generally shows better accuracy and unbiased results. The generality of the method is demonstrated simulating multi-energy CT data to show the potential to extract more information with multiple energies. The method proposed in this paper shows good performance to determine elemental compositions from dual-energy CT data and physical quantities relevant to radiotherapy dose calculation. The method is particularly suitable for Monte Carlo calculations and shows promise in using more than two energies to characterize human tissue with CT.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle