Characterization of novel 3D printed plastic scintillation dosimeters
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We propose a new methodology for the fabrication and evaluation of scintillating detector elements using a consumer grade fusion deposition modeling (FDM) 3D printer. In this study we performed a comprehensive investigation into both the effects of the 3D printing process on the scintillation light output of 3D printed plastic scintillation dosimeters (PSDs) and their associated dosimetric properties. Fabrication properties including print variability, layer thickness, anisotropy and extrusion temperature were assessed for 1 cm 3 printed samples. We then examined the stability, dose linearity, dose rate proportionality, energy dependence and reproducibility of the 3D printed PSDs compared to benchmarks set by commercially available products. Experimental results indicate that the shape of the emission spectrum of the 3D printed PSDs do not show significant spectral differences when compared to the emission spectrum of the commercial sample. However, the magnitude of scintillation light output was found to be strongly dependent on the parameters of the fabrication process. Dosimetric testing indicates that the 3D printed PSDs share many desirable properties with current commercially available PSDs such as dose linearity, dose rate independence, energy independence in the MV range, repeatability, and stability. These results demonstrate that not only does 3D printing offer a new avenue for the production and manufacturing of PSDs but also allows for further investigation into the application of 3D printing in dosimetry. Such investigations could include options for 3D printed, patient-specific scintillating dosimeters that may be used as standalone dosimeters or incorporated into existing 3D printed patient devices (e.g. bolus or immobilization) used during the delivery of radiation therapy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle