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Enregistrement W4206988123 · doi:10.1088/1742-6596/2167/1/012011

On the feasibility of using an optical fiber Bragg grating array for multi-point dose measurements in radiation therapy

2022· article· en· W4206988123 sur OpenAlexaff
Marie‐Anne Lebel‐Cormier, Tommy Boilard, Martin Bernier, Luc Beaulieu

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimeterMaterials scienceOpticsFiber Bragg gratingOptical fiberDose profileDosimetryWavelengthRadiationOptoelectronicsNuclear medicineImaging phantomPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fiber Bragg gratings (FBGs) have proven to be a valuable dosimeter in nuclear environment where radiation doses reach up to a hundred of kiloGray (kGy). Multiple FBGs can be written in a single fiber to allow multi-point detection which would prove very useful for radiotherapy dosimetry. The purpose here is to adapt this already existing technology to provide a novel dosimeter for radiotherapy measurements. The proposed real-time dosimeter consists of twenty 4 mm-long FBGs, equally distributed over 20 cm. FBGs are written through the coating of a standard polyimide-coated silica fiber with the phase-mask technique and femtosecond pulses. The wavelength dependant variation of each FBG is recorded at 1 kHz with a commercially available interrogator. The use of gamma radiation (clinical radiotherapy accelerator) induces a linear shift (0.070 ± 0.006 pm/Gy) of the FBG’s reflected wavelength, which is independent of the dose rates (2.8-11.6 Gy/min) and the energy (6-23 MV). A statistical error of 0.03 pm is obtained on data points therefore limiting the detectable dose to 0.4 Gy. A dose profile of 6 and 23 MV radiotherapy accelerator is also measured. The presented FBGs dosimeter allows for real-time dose measurement in 2D and the small size of its detector makes it a versatile tool. The length and spacing of FBGs can be easily modified to increase both the spatial resolution and the amount of dose point.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,177
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,155 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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