Optimization of solid tank design for fan-beam optical CT based 3D radiation dosimetry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Optical computed tomography (CT) is one of the leading modalities for imaging gel dosimeters for 3D radiation dosimetry. There exist multiple scanner designs that have showcased excellent 3D dose verification capabilities of optical CT gel dosimetry. However, due to multiple experimental and reconstruction based factors there is currently no single scanner that has become a preferred standard. A significant challenge with setup and maintenance can be attributed to maintaining a large refractive index bath (1–15 l). In this work, a prototype solid ‘tank’ optical CT scanner is proposed that minimizes the volume of refractive index bath to between 10 and 35 ml. A ray-path simulator was created to optimize the design such that the solid tank geometry maximizes light collection across the detector array, maximizes the volume of the dosimeter scanned, and maximizes the collected signal dynamic range. An objective function was created to score possible geometries, and was optimized to find a local maximum geometry score from a set of possible design parameters. The design parameters optimized include the block length x bl , bore position x bc , fan-laser position x lp , lens block face semi-major axis length x ma , and the lens block face eccentricity x be . For the proposed design it was found that each of these parameters can have a significant effect on the signal collection efficacy within the scanner. Simulations scores are specific to the attenuation characteristics and refractive index of a simulated dosimeter. It was found that for a FlexyDos3D dosimeter, the ideal values for each of the five variables were: x bl = 314 mm, x bc = 6.5 mm, x lp = 50 mm, x ma = 66 mm, and x be = 0. In addition, a ClearView ™ dosimeter was found to have ideal values at: x bl = 204 mm, x bc = 13 mm, x lp = 58 mm, x ma = 69 mm, and x be = 0. The ray simulator can also be used for further design and testing of new, unique and purpose-built optical CT geometries.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».