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Enregistrement W2883163141 · doi:10.1002/mp.13498

Optimization of a multipoint plastic scintillator dosimeter for high dose rate brachytherapy

2019· article· en· W2883163141 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Texas MD Anderson Cancer CenterCanada Foundation for Innovation
Mots-clésDosimeterBrachytherapyScintillatorDose rateDosimetryDose profile

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study is devoted to optimizing and characterizing the response of a multipoint plastic scintillator detector (mPSD) for application to in vivo dosimetry in high dose rate (HDR) brachytherapy. Methods An exhaustive analysis was carried out in order to obtain an optimized mPSD design that maximizes the scintillation light collection produced by the interaction of ionizing photons. More than 20 prototypes of mPSD were built and tested in order to determine the appropriate order of scintillators relative to the photodetector (distal, center, or proximal) as well as their length as a function of the scintillation light emitted. The available detecting elements are the BCF‐60, BCF‐12, and BCF‐10 scintillators (Saint Gobain Crystals, Hiram, OH, USA), separated from each other by segments of Eska GH‐4001 clear optical fibers (Mitsubishi Rayon Co., Ltd., Tokyo, Japan). The contribution of each scintillator to the total spectrum was determined by irradiations in the low energy range (<120 keV). For the best mPSD design, a numerical optimization was done in order to select the optical components [dichroic mirrors, filters, and photomultipliers tubes (PMTs)] that best match the light emission profile. Calculations were performed taking into account the measured scintillation spectrum and light yield, the manufacturer‐reported transmission and attenuation of the optical components, and the experimentally characterized PMT noise. The optimized dosimetric system was used for HDR brachytherapy measurements. The system was independently controlled from the Ir source via LabVIEW and read simultaneously using an NI‐DAQ board. Dose measurements as a function of distance from the source were carried out according to TG‐43U1 recommendations. The system performance was quantified in terms of signal to noise ratio (SNR) and signal to background ratio (SBR). Results For best overall light‐yield emission, it was determined that BCF‐60 should be placed at the distal position, BCF‐12 in the center, and BCF‐10 at the proximal position with respect to the photodetector. This configuration allowed for optimized light transmission through the collecting fiber and avoided inter‐scintillator excitation and self‐absorption effects. The optimal scintillator length found was of 3, 6, and 7 mm for BCF‐10, BCF‐ 12, and BCF‐60, respectively. The optimized luminescence system allowed for signal deconvolution using a multispectral approach, extracting the dose to each element while taking into account the Cerenkov stem effect. Differences between the mPSD measurements and TG‐43U1 remain below 5% in the range of 0.5 to 6.5 cm from the source. The dosimetric system can properly differentiate the scintillation signal from the background for a wide range of dose rate conditions; the SNR was found to be above 5 for dose rates above 22 mGy/s while the minimum SBR measured was 1.8 at 6 mGy/s. Conclusion Based on the spectral response at different conditions, an mPSD was constructed and optimized for HDR brachytherapy dosimetry. It is sensitive enough to allow multiple simultaneous measurements over a clinically useful distance range, up to 6.5 cm from the source. This study constitutes a baseline for future applications enabling real‐time dose measurements and source position reporting over a wide range of dose rate conditions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,852

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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