Operational nuclear research reactors in the Asia-Pacific with potential for medical radionuclide production
Notice bibliographique
Résumé
Personalised cancer treatment is of growing importance and can be achieved via targeted radionuclide therapy. Radionuclides with theranostic properties are proving to be clinically effective and are widely used because diagnostic imaging and therapy can be accomplished using a single formulation that avoids additional procedures and unnecessary radiation burden to the patient. For diagnostic imaging, single photon emission computed tomography (SPECT) or positron emission tomography (PET) is used to obtain functional information noninvasively by detecting the gamma (γ) rays emitted from the radionuclide. For therapeutics, high linear energy transfer (LET) radiations such as alpha (α), beta (β - ) or Auger electrons are used to kill cancerous cells in close proximity, whereas sparing the normal tissues surrounding the malignant tumour cells. One of the most important factors that lead to the sustainable development of nuclear medicine is the availability of functional radiopharmaceuticals. Nuclear research reactors play a vital role in the production of medical radionuclides for incorporation into clinical radiopharmaceuticals. The disruption of medical radionuclide supplies in recent years has highlighted the importance of ongoing research reactor operation. This article reviews the current status of operational nuclear research reactors in the Asia-Pacific region that have the potential for medical radionuclide production. It also discusses the different types of nuclear research reactors, their operating power, and the effects of thermal neutron flux in producing desirable radionuclides with high specific activity for clinical applications.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».