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Enregistrement W4207044841 · doi:10.1002/mp.15487

Dose calculations for preclinical radiobiology experiments conducted with single‐field cabinet irradiators

2022· article· en· W4207044841 sur OpenAlexaff
Courage Mahuvava, Nolan Esplen, Yannick Poirier, Stephen F. Kry, Magdalena Bazalova‐Carter

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimetryMonte Carlo methodCollimated lightField sizeMaterials scienceImaging phantomNuclear medicineOpticsBiomedical engineeringPhysicsMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To provide percentage depth dose (PDD) data along the central axis for dosimetry calculations in small-animal radiation biology experiments performed in cabinet irradiators. The PDDs are provided as a function of source-to-surface distance (SSD), field size, and animal size. METHODS: The X-ray tube designs for four biological cabinet irradiators, the RS2000, RT250, MultiRad350, and XRAD320, were simulated using the BEAMnrc Monte Carlo code to generate 160, 200, 250, and 320 kVp photon beams, respectively. The 320 kVp beam was simulated with two filtrations: a soft F1 aluminium filter and a hard F2 thoraeus filter made of aluminium, tin, and copper. Beams were collimated into circular fields with diameters of 0.5-10 cm at SSDs of 10-60 cm. Monte Carlo dose calculations in 1-5-cm diameter homogeneous (soft tissue) small-animal phantoms as well as in heterogeneous phantoms with 3-mm diameter cylindrical lung and bone inserts (rib and cortical bone) were performed using DOSXYZnrc. The calculated depth doses in three test-cases were estimated by applying SSD, field size, and animal size correction factors to a reference case (40-cm SSD, 1-cm field, and 5-cm animal size), and these results were compared with the specifically simulated (i.e., expected) doses to assess the accuracy of this method. Dosimetry for two test-case scenarios of 160 and 250 kVp beams (representative of end-user beam qualities) was also performed, whereby the simulated PDDs at two different depths were compared with the results based on the interpolation from reference data. RESULTS: The depth doses for three test-cases calculated at 200, 320 kVp F1, and 320 kVp F2 with half value layers (HVLs) ranging from ∼0.6 to 3.6 mm Cu, agreed well with the expected doses, yielding dose differences of 1.2%, 0.1%, and 1.0%, respectively. The two end-user test-cases for 160 and 250 kVp beams with respective HVLs of ∼0.8 and 1.8 mm Cu yielded dose differences of 1.4% and 3.2% between the simulated and the interpolated PDDs. The dose increase at the bone-tissue proximal interface ranged from 1.2 to 2.5 times the dose in soft tissue for rib and 1.3 to 3.7 times for cortical bone. The dose drop-off at 1-cm depth beyond the bone ranged from 1.3% to 6.0% for rib and 3.2% to 11.7% for cortical bone. No drastic dose perturbations occurred in the presence of lung, with lung-tissue interface dose of >99% of soft tissue dose and <3% dose increase at 1-cm depth beyond lung. CONCLUSIONS: The developed dose estimation method can be used to translate the measured dose at a point to dose at any depth in small-animal phantoms, making it feasible for preclinical calculation of dose distributions in animals irradiated with cabinet-style irradiators. The dosimetric impact of bone must be accurately quantified as dramatic dose perturbations at and beyond the bone interfaces can occur due to the relative importance of the photoelectric effect at kilovoltage energies. These results will help improve dosimetric accuracy in preclinical experiments.

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)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,316 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations9
Publié2022
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Résumé présentoui

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