Characterization of novel 3D printed plastic scintillation dosimeters
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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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».