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Enregistrement W2739512714 · doi:10.1097/hp.0000000000000693

Preliminary Determination of Activation Products for a Varian Truebeam Linear Accelerator

2017· article· en· W2739512714 sur OpenAlexaffabout
Edward Waller, Rohan Ram, Ian Steadman

Notice bibliographique

RevueHealth Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruebeamNuclear decommissioningLinear particle acceleratorComputer scienceRadiochemistryNuclear engineeringEnvironmental scienceNuclear physicsPhysicsNuclear medicineChemistryMedicineEngineeringOpticsBeam (structure)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical linear accelerators used to treat various forms of cancers are operated at a number of different energies. A by-product of the high-energy photons produced by accelerators is activation of components within the machine itself and its surrounding bunker. The activation products pose radiological and regulatory challenges during the operation of the accelerator as well as when it is time for final decommissioning. The Varian TrueBeam is a new state-of-the-art linear accelerator now operating in the Canadian market. There is currently limited information on the production of its activation products and the resulting impacts on operation and decommissioning. In this paper, activation products in the Varian TrueBeam accelerator are experimentally determined by performing gamma spectroscopy using a portable high purity germanium detector. A total of 10 isotopes are identified for the conditions tested, which include Na, Al, Mn, Ni, Cu, Cu, Br, Sb, Sb, W. The half-lives of these isotopes range from 2.3 min to 60.2 d. These preliminary results indicate that a decommissioning case similar to other radiotherapy accelerators can be made.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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