3D Printed Lung Phantom for Individual Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: The Human Monitoring Laboratory, Health Canada (HML), has used a 3D printer to re-engineer its Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) foam lung sets (manufactured by Radiology Support Devices, Inc., Long Beach, CA). The foam sets are currently the HML standard for calibrating and performance testing lung-counting systems in Canada. This paper describes the process of creating and validating new 3D-printed lung sets modeled from one of the HML's existing RSD foam sets. The existing sets were custom made, making them costly and difficult to obtain or replace. Also, after many years of use, the HML has found that they are prone to wear and tear. When used with planar inserts containing various isotopes, the blank sets can become contaminated and are difficult to clean. Using 3D printing, the HML has created new blank lung sets that are nearly identical copies of the originals and are inexpensive and easily manufactured. Measurements using natural uranium (Nat U), 241Am, and 152Eu planar lung inserts were performed to compare obtained efficiencies at a wide range of energies using the original RSD foam sets and the 3D-printed ones. Both the foam and the 3D-printed lung sets were counted using the LLNL chest phantom positioned in the same counting geometry in the lung counting system. Biases, all below 15%, were obtained between the foam and the 3D-printed sets for energies above 40 KeV. Based on these results, as well as cost benefits and ease of use, the HML has decided to replace its original RSD foam lung set with the 3D-printed version for its lung performance testing program.
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 distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».