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Enregistrement W2562212158 · doi:10.1088/1361-6560/aa4f6a

Collision-kerma conversion between dose-to-tissue and dose-to-water by photon energy-fluence corrections in low-energy brachytherapy

2016· article· en· W2562212158 sur OpenAlexfundno aff
Vicent Giménez-Alventosa, Paula Cristina Guimarães Antunes, J. Vijande, Facundo Ballester, José Pérez‐Calatayud, Pedro Andreo

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArctic Goose Joint VentureNational Institute of Standards and TechnologyConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoGeneralitat Valenciana
Mots-clésDosimetryBrachytherapyKermaMonte Carlo methodAbsorbed dosePhotonFluencePhoton energyDosimeterComputational physicsPhysicsMaterials scienceNuclear medicineOpticsNuclear physicsIrradiationMathematicsRadiation therapyMedicineStatisticsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The AAPM TG-43 brachytherapy dosimetry formalism, introduced in 1995, has become a standard for brachytherapy dosimetry worldwide; it implicitly assumes that charged-particle equilibrium (CPE) exists for the determination of absorbed dose to water at different locations, except in the vicinity of the source capsule. Subsequent dosimetry developments, based on Monte Carlo calculations or analytical solutions of transport equations, do not rely on the CPE assumption and determine directly the dose to different tissues. At the time of relating dose to tissue and dose to water, or vice versa, it is usually assumed that the photon fluence in water and in tissues are practically identical, so that the absorbed dose in the two media can be related by their ratio of mass energy-absorption coefficients. In this work, an efficient way to correlate absorbed dose to water and absorbed dose to tissue in brachytherapy calculations at clinically relevant distances for low-energy photon emitting seeds is proposed. A correction is introduced that is based on the ratio of the water-to-tissue photon energy-fluences. State-of-the art Monte Carlo calculations are used to score photon fluence differential in energy in water and in various human tissues (muscle, adipose and bone), which in all cases include a realistic modelling of low-energy brachytherapy sources in order to benchmark the formalism proposed. The energy-fluence based corrections given in this work are able to correlate absorbed dose to tissue and absorbed dose to water with an accuracy better than 0.5% in the most critical cases (e.g. bone tissue).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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