Notice bibliographique
Résumé
This dissertation examines the clinical feasibility of producing a new imaging procedure coined ‘Particle Neutron Gamma-X Detection (PNGXD)’. PNGXD is a newly proposed imaging concept developed specifically for the application of particle therapy. The premise is to take full advantage of the secondary neutrons produced from both the particle treatment unit and from within the patient by capturing them using a pre-administered gadolinium contrast agent (GDCA) located within the tumor volume [1]. In this thesis, PNGXD was investigated experimentally for proton therapy, a novel method to measure the neutron production was incorporated, and finally, gadolinium (Gd) neutron capture for 10 clinically viable charged particles was studied. In the first section, the first experimental measurements of Gd solution for five different configurations on a Mevion S250 passive double scattering treatment unit were performed. In the second section, a novel method for measuring slow neutrons using a commercial cadmium-telluride (CdTe) detector as an absolute thermal neutron measurement device on a proton therapy unit was investigated. In the third section, the potential to produce PNGXD as a result of secondary produced neutrons from 10 different charged particles all of which may prospectively be utilized for particle therapy was investigated. Lastly, in the final section applications and prospective future studies are discussed regarding the investigation of PNGXD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».