Surface and near-surface dose measurements at beam entry and exit in a 1.5 T MR-Linac using optically stimulated luminescence dosimeters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The objective of this study is to measure surface and near-surface dose at entry and exit surfaces in a 1.5 T MR-Linac (Elekta AB, Stockholm, Sweden) using optically stimulated luminescence dosimeters (OSLDs). OSLDs were expected to be useful for measuring surface dose in a strong magnetic field because they can be taped to undersides to measure exit dose, and their dose response have been shown to be reasonably insensitive to variations in beam angle, beam energy, and magnetic fields. The surface and near-surface dose at the entry and exit of a 20 cm thick solid water phantom was measured with OSLDs for 5 × 5, 10 × 10, and 22 × 22 cm 2 field sizes. The solid water phantom was elevated off the couch top to produce an air gap of 3.7 cm so as to observe the electron return effect (ERE) near the beam exit surface. Measurement depths ranged from surface to 15 mm deep from entry and exit surfaces. The phantom dose distribution was also computed in the Monaco (Elekta AB, Stockholm, Sweden) Monte Carlo treatment planning system (TPS). For the 5 × 5, 10 × 10, and 22 × 22 cm 2 field sizes the surface dose at depth 0 mm was extrapolated from OSLD measurements to be 10.9%, 12.0%, and 13.5%. The surface entry dose was found to be far less field size-dependent compared to a conventional linac, likely due to a lack of electronic contamination due to the strong magnetic field perpendicular to the beam. The ERE effect was observed in the measurements near the exit surface of the phantom, and was in close agreement with the TPS calculation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».