Characterization of novel 3D‐printed metal shielding for brachytherapy applicators
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To characterize 3D-printed stainless steel metal samples in the presence of an Iridium-192 source for organ-at-risk sparing in gynecologic brachytherapy. METHODS: , thickness range 1-5 mm) were embedded in a solid water phantom at varying distances from source catheters. An Ir-192 brachytherapy source was passed through the phantom and the dose was measured using EBT3 Gafchromic film. The film was initially positioned in the sagittal plane 2 cm away from the catheters, with the metal directly below and then 1 cm from the film. A uniform dose was delivered at the film plane. A second setup measured a depth dose curve in solid water with film in the transverse plane directly above the metal samples. This setup was recreated using Monte Carlo simulations (EGSnrc egs_brachy). Validation between methods was performed with unshielded (solid water only) measurements. RESULTS: The planar dose passing through the metal samples (thickness 1-5 mm) at the midpoint between the film and catheters, decreased compared to solid water by 7.4% ± 6.9% to 26.5% ± 5.5%. Dose enhancement on the order of 5% was noted when metal was directly adjacent to the film. The average decrease in depth dose from a single dwell position ranged from 10.0% ± 5.9% (1 mm) to 21.1% ± 5.3% (5 mm) as measured with film, and from 3.8% ± 0.9% (1 mm) to 16.3% ± 0.9% (5 mm) using MC simulation. The average depth dose values were measured using a line width of 2.5 mm for film, and 3 mm for MC simulation, and the measurements generally agree within standard error. CONCLUSIONS: The 3D-printed metal samples show potential for personalized applicators. Maximum dose reduction of 26.5% ± 5.5% compared to solid water was measured at 2 cm from the source using the 5 mm sample. An outer layer of solid water could potentially be used to reduce dose enhancement due to increased scatter near the metal.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».