Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several 3D dosimeters are commercially available. However, there are many circumstances that require a customized 3D dosimeter. Examples include feasibility tests of non-standard treatment modalities, inhomogeneous tissue configurations, unique shapes and sizes and teaching. In this session, general approaches for preparing radiochromic dosimeters, Fricke and polymer gel dosimeters, micelle gel and silicone dosimeters were presented. Advise will be given to developers of new 3D dosimeters. For optical readout, light absorption and scatter can limit the practical size of dosimeters. Specifically, increasing from 5 to 15 cm diameter dosimeters is optically challenging. Strategies to maximize initial optical transmission were presented. For MRI readout, the dose resolution is determined by both the dosimeter sensitivity and the pulse sequence parameters and the accuracy is determined by the sensitivity of the dosimeter to temperature and dose rate, next to imaging performance. For X-ray CT imaging, the dose resolution is determined by the sensitivity of the dosimeter which largely depends on the polymer density that can be achieved. The importance of characterizing the dosimeter in terms of dose sensitivity and stability, spatial integrity, dose rate and fractionation dependence, oxygen and ambient light sensitivity, temperature sensitivity and thermal history were emphasized. The dosimeter requirements also dictate the types of vessels and scanners appropriate for readout. For example, the preferred dosimeter formulation may include a compound that is incompatible with the preferred vessel.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».