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Enregistrement W4400783518 · doi:10.1088/1742-6596/2799/1/012015

Applications of Polarization Imaging for Conventional and FLASH Radiotherapy Dosimetry

2024· article· en· W4400783518 sur OpenAlexaff
Émily Cloutier, Arthur Lalonde, Karim Zerouali, Luc Beaulieu, Louis Archambault

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimetryMedical physicsPolarization (electrochemistry)Flash (photography)OpticsMaterials scienceNuclear medicineNuclear engineeringPhysicsMedicineEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The application of Cherenkov radiation in radiation therapy dosimetry has been limited by the anisotropic nature of the signal. Recently, polarization imaging was investigated as a method to correct Cherenkov anisotropy and allow precise dose measurements directly in a water tank. The aim of this study is to present polarization imaging as method for the measurement of ultra-high dose rate (UHDR) intra-operative electron beams. In this new approach, the polarized Cherenkov signal was isolated and utilized as a surrogate to evaluate the quality and consistency of both UHDR and conventional electron beams. Percent depth Cherenkov signal were measured for different energies, field sizes and dose rates. The results demonstrate high linearity ( R 2 > 0.99) of the Cherenkov signal with the number of pulses and pulse width. The wide dynamic range of the device enabled measurement for both conventional and UHDR radiation beams making it a promising candidate for real-time quality assurance devices.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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