Collision-kerma conversion between dose-to-tissue and dose-to-water by photon energy-fluence corrections in low-energy brachytherapy
Notice bibliographique
Résumé
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).
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».