Lead-doped scintillator dosimeters for detection of ultrahigh dose-rate x-rays
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective. Lead-doped scintillator dosimeters may be well suited for the dosimetry of FLASH-capable x-ray radiotherapy beams. Our study explores the dose rate dependence and temporal resolution of scintillators that makes them promising in the accurate detection of ultrahigh dose-rate (UHDR) x-rays. Approach. We investigated the response of scintillators with four material compositions to UHDR x-rays produced by a conventional x-ray tube. Scintillator output was measured using the HYPERSCINT-RP100 dosimetry research platform. Measurements were acquired at high frame rates (400 fps) which allowed for accurate dose measurements of sub-second radiation exposures from 1 to 100 ms. Dose-rate dependence was assessed by scaling tube current of the x-ray tube. Scintillator measurements were validated against Monte Carlo simulations of the probe geometries and UHDR x-ray system. Calibration factors converting dose-to-medium to dose-to-water were obtained from simulation data of plastic and lead-doped scintillator materials. Main Results. The results of this work suggest that lead-doped scintillators were dose-rate independent for UHDR x-rays from 1.1 to 40.1 Gy s −1 and capable of measuring conventional radiotherapy dose-rates (0.1 Gy s −1 ) at extended distance from the x-ray focal spot. Dose-to-water measured with a 5% lead-doped scintillator detector agreed with simulations within 0.6%. Significance. Lead-doped scintillators may be a valuable tool for the accurate real-time dosimetry of FLASH-capable UHDR x-ray beams.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».