MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3199029601 · doi:10.1002/mp.15244

Feasibility of operating a millimeter‐scale graphite calorimeter for absolute dosimetry of small‐field photon beams in the clinic

2021· article· en· W3199029601 sur OpenAlexafffund
B. M. Cote, Federico Keszti, Julien Bancheri, Arman Sarfehnia, Jan Seuntjens, James Renaud

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of TorontoMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDosimeterDosimetryCalorimeter (particle physics)DetectorIonization chamberMaterials scienceMonte Carlo methodGraphiteAbsorbed doseAdiabatic processKermaOpticsDose profilePhysicsComputational physicsNuclear engineeringRadiationIonizationNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose To characterize and build a cylindrically layered graphite calorimeter the size of a thimble ionization chamber for absolute dosimetry of small fields. This detector has been designed in a familiar probe format to facilitate integration into the clinical workflow. The feasibility of operating this absorbed dose calorimeter in quasi‐adiabatic mode is assessed for high‐energy accelerator‐based photon beams. Methods This detector, herein referred to as Aerrow MK7, is a miniaturized version of a previously validated aerogel‐insulated graphite calorimeter known as Aerrow. The new model was designed and developed using numerical methods. Medium conversion factors from graphite to water, small‐field output correction factors, and layer perturbation factors for this dosimeter were calculated using the EGSnrc Monte Carlo code system. A range of commercially available aerogel densities were studied for the insulating layers, and an optimal density was selected by minimizing the small‐field output correction factors. Heat exchange within the detector was simulated using a five‐body compartmental heat transfer model. In quasi‐adiabatic mode, the sensitive volume (a 3 mm diameter cylindrical graphite core) experiences a temperature rise during irradiation on the order of 1.3 mK·Gy−1. The absorbed dose is obtained by calculating the product of this temperature rise with the specific heat capacity of the graphite. The detector was irradiated with 6 MV ( = 63.5%) and 10 MV ( = 71.1%) flattening filter‐free (FFF) photon beams for two field sizes, characterized by dimensions of 2.16 and 11.0 cm. The dose readings were compared against a calibrated Exradin A1SL ionization chamber. All dose values are reported at in water. Results The field output correction factors for this dosimeter design were computed for field sizes ranging from = 0.54 to 11.0 cm. For all aerogel densities studied, these correction factors did not exceed 1.5%. The relative dose difference between the two dosimeters ranged between 0.3% and 0.7% for all beams and field sizes. The smallest field size experimentally investigated, = 2.16 cm, which was irradiated with the 10 MV FFF beam, produced readings of 84.4 cGy (±1.3%) in the calorimeter and 84.5 cGy (±1.3%) in the ionization chamber. Conclusion The median relative difference in absorbed dose values between a calibrated A1SL ionization chamber and the proposed novel graphite calorimeter was 0.6%. This preliminary experimental validation demonstrates that Aerrow MK7 is capable of accurate and reproducible absorbed dose measurements in quasi‐adiabatic mode.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical PhysicsMême sujetAdvanced Radiotherapy TechniquesTravaux en français237 207