Neutron activation of gadolinium for ion therapy: a Monte Carlo study of charged particle beams
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates the photon production from thermal neutron capture in a gadolinium (Gd) infused tumor as a result of secondary neutrons from particle therapy. Gadolinium contrast agents used in MRI are distributed within the tumor volume and can act as neutron capture agents. As a result of particle therapy, secondary neutrons are produced and absorbed by Gd in the tumor providing potential enhanced localized dose in addition to a signature photon spectrum that can be used to produce an image of the Gd enriched tumor. To investigate this imaging application, Monte Carlo (MC) simulations were performed for 10 different particles using a 5–10 cm spread out-Bragg peak (SOBP) centered on an 8 cm3, 3 mg/g Gd infused tumor. For a proton beam, 1.9 × 106 neutron captures per RBE weighted Gray Equivalent dose (GyE) occurred within the Gd tumor region. Antiprotons ( $$\bar{P}$$ P ¯ ), negative pions (− π), and helium (He) ion beams resulted in 10, 17 and 1.3 times larger Gd neutron captures per GyE than protons, respectively. Therefore, the characteristic photon based spectroscopic imaging and secondary Gd dose enhancement could be viable and likely beneficial for these three particles.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».