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Enregistrement W2896314475 · doi:10.3934/biophy.2018.4.231

Recent progress in Monte Carlo simulation on gold nanoparticle radiosensitization

2018· article· en· W2896314475 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAIMS Biophysics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodBrachytherapyPhotonTracking (education)Colloidal goldDosimetrySecondary electronsPhotoelectric effectNanoparticleMaterials scienceMedical physicsPhysicsComputational physicsElectronRadiation therapyNanotechnologyOpticsNuclear medicineMedicineNuclear physicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gold nanoparticles (GNPs) are proven effective heavy-atom radiosensitizers to produce imaging contrast and dose enhancement in radiotherapy. To understand the physical and biological effect of adding GNPs to the tumour cells, Monte Carlo simulation based on particle tracking and transport, is employed to predict the dosimetry in the cellular and DNA scale. In this review, we first explore the recent advances in Monte Carlo simulation on GNP radiosensitisation. The development of particle tracking algorithm for very low energy electron in the simulation is discussed, followed by some results regarding the prediction of dose enhancement (microscopic and macroscopic). We then review different Monte Carlo cell models with GNPs in the simulation, the biological effect resulting from DNA damage, and the effects of increasing imaging contrast in the tumour cell due to photoelectric enhancement. Moreover, we explain and look at different studies and results on GNP-enhanced radiotherapy using gamma rays (brachytherapy), megavoltage photon, kilovoltage photon, electron and proton beams.

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.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,331

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,280 · 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