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Enregistrement W4388706118 · doi:10.1088/1742-6596/2630/1/012001

3D<sup>2</sup>: Three Decades of Three-Dimensional Dosimetry

2023· article· en· W4388706118 sur OpenAlexaffabout
L J Schreiner

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimetryWorkflowMedical physicsDosimeterComputer scienceNuclear medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The development of three-dimensional (3D) dosimetry was motivated by its promise as an effective methodology for the validation of the complex dose distributions achieved by modern techniques such as Intensity Modulated and Volumetric Arc Radiation Therapy. 3D techniques were first proposed in the 1980s when clinics were just starting to move from two-dimensional contour plan based delivery to more conformal techniques. Advances in dosimeter materials, readout systems, and workflow and software systems for the registration and analysis of the volumetric dose data have made 3D dosimetry more attainable, yet to date it has not made major inroads into the clinic. This keynote address will highlight some 3D dosimetry developments over the years, many of which were first revealed through the past twelve International Conferences on 3D and Advanced Radiation Dosimetry (IC3Ddose). These conferences resulted in the publication of more than 130 didactic review articles and over 650 proffered research papers, the majority openly available on the internet (years before the current drive to publishing in open access journals). In this joint keynote address to the IC3Ddose community (at the end of its conference) and to attendees of the Canadian Organization of Medical Physicists annual scientific meeting (at its start), I will briefly review the radiation sensitive materials used for 3D dosimetry, the imaging systems required to read out the volumetric dose information, the workflows and systems required for efficient analysis, and the protocols required for reproducible dosimetry, and how the dosimetry has come into the clinic. The address includes some personal reflections of the motivational and practical changes in 3D dosimetry over time. And as we are all meeting in person for the first time in over two years, the address will end with some observations on the importance of conferences for the exchange of ideas and associated debate necessary for scientific advancement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,007

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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