Fluence correction factor for graphite calorimetry in a clinical high-energy carbon-ion beam
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this work is to develop and adapt a formalism to determine absorbed dose to water from graphite calorimetry measurements in carbon-ion beams. Fluence correction factors, , needed when using a graphite calorimeter to derive dose to water, were determined in a clinical high-energy carbon-ion beam. Measurements were performed in a 290 MeV/n carbon-ion beam with a field size of 11 × 11 cm 2 , without modulation. In order to sample the beam, a plane-parallel Roos ionization chamber was chosen for its small collecting volume in comparison with the field size. Experimental information on fluence corrections was obtained from depth-dose measurements in water. This procedure was repeated with graphite plates in front of the water phantom. Fluence corrections were also obtained with Monte Carlo simulations through the implementation of three methods based on (i) the fluence distributions differential in energy, (ii) a ratio of calculated doses in water and graphite at equivalent depths and (iii) simulations of the experimental setup. The term increased in depth from 1.00 at the entrance toward 1.02 at a depth near the Bragg peak, and the average difference between experimental and numerical simulations was about 0.13%. Compared to proton beams, there was no reduction of the due to alpha particles because the secondary particle spectrum is dominated by projectile fragmentation. By developing a practical dose conversion technique, this work contributes to improving the determination of absolute dose to water from graphite calorimetry in carbon-ion beams.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».