Electron, Photon, and Neutron Dose Conversion Coefficients of Lens and Non-Lens Tissues Using a Multi-Tissue Eye Model to Assess Risk of Cataracts and Retinitis
Notice bibliographique
Résumé
Previous publications describe the estimation of the dose from ionizing radiation to the whole lens or parts of it but have not considered other eye tissues that are implicated in cataract development; this is especially critical for low-dose, low-ionizing-density exposures. A recent review of the biological mechanisms of radiation-induced cataracts showed that lenticular oxidative stress can be increased by inflammation and vascular damage to non-lens tissues in the eye. Also, the radiation oxygen effect indicates different radiosensitivities for the vascular retina and the severely hypoxic lens. Therefore, this study uses the Monte Carlo N-Particle simulations to quantify dose conversion coefficients for several eye tissues for incident antero-posterior exposure to electrons, photons, and neutrons (and the tertiary electron component of neutron exposure). A stylized, multi-tissue eye model was developed by modifying a model by Behrens etal. (2009) to include the retina, uvea, sclera, and lens epithelial cell populations. Electron exposures were simulated as a single eye, whereas photon and neutron exposures were simulated employing two eyes embedded in the ADAM-EVA phantom. For electrons and photons, dose conversion coefficients are highest for either anterior tissues for low-energy incident particles or posterior tissues for high-energy incident particles. Neutron dose conversion coefficients generally increase with increasing incident energy for all tissues. The ratio of the absorbed dose delivered to each tissue to the absorbed dose delivered to the whole lens demonstrated the considerable deviation of non-lens tissue doses from lens doses, depending on particle type and its energy. These simulations demonstrate that there are large variations in the dose to various ocular tissues depending on the incident radiation dose coefficients; this large variation will potentially impact cataract development.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».