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Enregistrement W2922498398 · doi:10.1088/1742-6596/1154/1/012027

Characterisations of a fibre optic dosimetry system for source tracking during HDR Brachytherapy

2019· article· en· W2922498398 sur OpenAlexaff
Mohammed Al Towairqi, Dean Cutajar, T. Braddock, Enbang Li, Shada Wadi‐Ramahi, Belal Moftah, Anatoly Rosenfeld

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSaudi Arabian Cultural MissionKing Faisal Specialist Hospital and Research Centre
Mots-clésBrachytherapyScintillationImaging phantomOpticsMaterials scienceDetectorDosimetryPhotodiodeMonte Carlo methodOptical fiberTracking (education)PhysicsNuclear medicineMedicineRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brachytherapy is a complex treatment procedure where radioactive sources are inserted in or close to the tumours to destroy the cancerous cells. Due to the unique properties of scintillation plastic detectors, this study was aimed to characterise an innovative fibre optic dosimetry system as a quality assurance tool during HDR Brachytherapy. Scintillating plastic fibres with different scintillation lengths were prepared and then optically coupled to non-scintillating fibres for light transmission. A transimpedance photodiode amplifier was used to detect positional sensitivities of different fibre probes placed within a solid-water phantom at varying distances above an 192-Ir brachytherapy source located within the catheter. Monte Carlo simulation has validated the expected response of the scintillating plastic fibres for multiple dwell positions with demonstrating the variance of detector response with source location. It showed the ability of shorter scintillating fibre lengths to distinguish between varying source locations when the SNR maintained high. However, fully scintillating plastic fibre showed flat response for most dwell positions. The proposed system proved to be appropriate for further clinical investigations, such as simultaneous dose measurement, and providing 3D position reconstruction through in-vivo source tracking.

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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