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Enregistrement W2964366099 · doi:10.1002/mp.13744

On calculating kerma, collision kerma and radiative yields

2019· article· en· W2964366099 sur OpenAlexaff
D. W. O. Rogers, R Townson

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensNational Research Council CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKermaCollisionDosimetryRadiative transferPhysicsNuclear physicsNuclear medicineOpticsComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To study the relationships between dose ( D ), kerma ( K ), and collision kerma ( ) in photon beams and to investigate total radiative yields for electrons and positrons as a function of energy. To do this accurately required calculating collision kerma directly as a function of position in a phantom and making changes to the EGSnrc package (including DOSRZnrc and g applications). Methods Changes were made to the EGSnrc system to allow the user to distinguish events according to their initiating process, most importantly relaxation particles initiated by electron impact ionization as opposed to initiated by photons, especially those events depositing energy below energy cutoffs after relaxation events. Appropriate changes were made to the applications DOSRZnrc and g and a new application, DOSRZnrcKcol , was written. Results The modified codes are much more robust against changes in simulation parameters such as ECUT and AE and whether or not electron impact ionization is included in the simulation. The radiative yields for electrons generally differ from values in ICRU Report 37 1 (1984) which only account for radiative losses due to bremsstrahlung. The Monte Carlo calculated g (brems) values are generally greater than the ICRU 37 values due to energy‐loss straggling. Plots of D , K and vs depth in megavoltage photon beams show that some “conventional wisdom” does not hold in general ( e.g ., D is not always greater than K past ) and in general at 10 cm depth it is found that D ≈ K and . The beam radius at which reaches its saturation value depends strongly on the threshold used to define reaching saturation and is generally greater than the radius for lateral charged particle equilibrium used in the TRS‐483 Code of Practice for small beam dosimetry 2 (Palmans et al, Med Phys . 2018; 45 :e1123–e1145). Conclusions The changes to EGSnrc make kerma calculations more accurate but previous calculations with electron impact ionization turned off gave close to correct results. The application DOSRZnrcKcol makes calculating collision kerma more efficient and avoids various approximations used in the past although those approximations are shown to be justified. Including energy‐loss straggling when calculating bremsstrahlung radiation yield increases the value. Fluorescence losses and annihilation in flight further increase the radiation yield of electrons and positrons. Results demonstrate the effects of EGSnrc using electron bremsstrahlung production cross sections for positrons and failing to model positron impact ionization.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,615
Score d'incertitude au seuil0,492

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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