Alanine dosimetry in strong magnetic fields: use as a transfer standard in MRI-guided radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reference dosimetry in the presence of a strong magnetic field is challenging. Ionisation chambers have shown to be strongly affected by magnetic fields. There is a need for robust and stable detectors in MRI-guided radiotherapy (MRIgRT). This study investigates the behaviour of the alanine dosimeter in magnetic fields and assesses its suitability to act as a reference detector in MRIgRT. Alanine pellets were loaded in a waterproof holder, placed in an electromagnet and irradiated by 60Co and 6 MV and 8 MV linac beams over a range of magnetic flux densities. Monte Carlo simulations were performed to calculate the absorbed dose, to water and to alanine, with and without magnetic fields. Combining measurements with simulations, the effect of magnetic fields on alanine response was quantified and a correction factor for the presence of magnetic fields on alanine was determined. This study finds that the response of alanine to ionising radiation is modified when the irradiation is in the presence of a magnetic field. The effect is energy independent and may increase the alanine/electron paramagnetic resonance (EPR) signal by 0.2% at 0.35 T and 0.7% at 1.5 T. In alanine dosimetry for MRIgRT, this effect, if left uncorrected, would lead to an overestimate of dose. Accordingly, a correction factor, k Q B , Q , is defined. Values are obtained for this correction as a function of magnetic flux density, with a standard uncertainty which depends on the magnetic field and is 0.6% or less. The strong magnetic field has a measurable effect on alanine dosimetry. For alanine which is used to measure absorbed dose to water in a strong magnetic field, but which has been calibrated in the absence of a magnetic field, a small correction to the reported dose is required. With the inclusion of this correction, alanine/EPR is a suitable reference dosimeter for measurements in MRIgRT.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».