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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».