Boron neutron capture therapy in the new age of accelerator-based neutron production and preliminary progress in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Each year more than 3000 Canadians are diagnosed with brain cancers like glioblastoma multiforme or recurrent head and neck cancers, which are difficult to treat with conventional radiotherapy techniques. One of the most clinically promising treatments for these cancers is boron neutron capture therapy (BNCT). This procedure involves selectively introducing a boron delivery agent into tumor cells and irradiating them with a neutron beam, which kills the cancer cells due to the high-linear energy transfer radiation produced by the 10B(n,α)7Li capture reaction. The theory of BNCT has been around for a long time since 1936, but has historically been limited by poor boron delivery agents and non-optimal neutron source facilities. Although significant improvements have been made in both of these domains, it is mainly the advancements of accelerator-based neutron sources that have led to the expansion of over 20 new BNCT facilities worldwide in the past decade. Additionally in this work, particle and heavy ion transport code system simulations, in collaboration with the University of Tsukuba, were performed to examine the effectiveness of the Ibaraki BNCT beam shaping assembly to moderate a neutron beam suitable for BNCT at the proposed prototype Canadian compact accelerator-based neutron source (CANS) site, which uses a similar but slightly higher energy 10 MeV proton accelerator with a 1 mA average current. The advancements of CANSs in recent decades have enabled significant improvements in BNCT technologies, allowing it to become a more viable clinical treatment option.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».