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Enregistrement W2925367098 · doi:10.1002/mp.13508

Technical Note: Identification of an optimal electromagnetic sensor for <i>in vivo</i> electromagnetic‐tracked scintillation dosimeter for HDR brachytherapy

2019· article· en· W2925367098 sur OpenAlexafffundabout
Daline Tho, Luc Beaulieu

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDosimeterScintillationScintillatorPhysicsAttenuationSIGNAL (programming language)DosimetryDetectorOpticsFluoroscopyRadiationNuclear medicineComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Brachytherapy is a treatment modality which delivers large doses of radiation in a reduced number of visits. Since a small number of large dose‐per‐fraction is administered in high dose rate brachytherapy, ensuring the right dose is delivered is highly critical. In this work, a scintillation detector is coupled to an electromagnetic (EM) sensor (NDI, Waterloo, ON, Canada) having submillimeter positional accuracy for real‐time tracking of the dosimeter position. However, adding an EM sensor adds materials in the path to the scintillator and thus could potentially perturb the dose measurements. This study assesses four different sensors for a plastic scintillation detector–EM sensor coupled dosimeter. Methods To confirm the perturbation presence, different sensors were placed in front of the scintillator so the radiation does not arrive to it directly. Variation of the distance between the sensor and the scintillator was used to quantify the effect on the signal at and . To test the signal's angular dependence for each sensor, the signal measurement was taken from to with increment. Results The Aurora 5DOF‐610090 sensor showed an increased signal of almost 20% with increasing beam angle. Sensors Aurora 5DOF‐610099, Aurora 5DOF‐610157, and Aurora Micro 6DOF‐610059 showed no significant angle dependance. The Aurora Micro 6DOF‐610059 and Aurora 5DOF‐610157 sensors' cable signal revealed no extra signal attenuation. The latter gives a smaller overall attenuation. Therefore, the Aurora 5DOF‐610157 sensor is chosen to be part of the novel dosimeter construction. It has a jitter error (average standard deviation of each individual measurement) of ±0.06 mm and a reproducibility of ±0.008 mm. In the optimal operating range, the average positional uncertainty is less than 0.2 mm. Average angle errors are not higher than . Conclusion It is feasible to integrate an EM tracking sensor to a plastic scintillation dosimeter with minimal impact to the collected signal as well as sufficient positional accuracy to keep dose uncertainty below 5%.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,287
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

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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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