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Enregistrement W4407123073 · doi:10.1002/mp.17653

Electron beam monitoring of a modified conventional medical accelerator with a portable current transformer system traceable to primary electrical standards

2025· article· en· W4407123073 sur OpenAlexaff
James Renaud, Bryan Muir, A. Williams, M McEwen

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimeterElectrical engineeringAbsorbed doseMaterials scienceNuclear engineeringOpticsPhysicsEngineeringRadiation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Ultra‐high dose rate radiotherapy (UHDR) delivers therapeutic doses at rates >40 Gy/s in a fraction of a second, aiming to enhance the therapeutic ratio through the FLASH effect. The substantial increase in UHDR beam current poses serious challenges for conventional active dosimeters. Integrating current transformers (ICT) offer a nondestructive solution for accurate monitoring, enabling the type of fast transient readout that will be crucial for UHDR treatment verification. Purpose The aim of this study is to build and characterize a clinically deployable ICT system and to develop an accurate calibration methodology for absolute charge determination that is traceable to primary electrical standards. Methods The ICT was constructed from a Super MuMetal® toroid, and its secondary winding was made from 50 Ω coaxial cable. A 3D‐printed case with an internal conductive coating shields the toroid assembly from interference. The ICT readout involves a custom differential amplifier and a commercial flash analog‐to‐digital converter. The system was calibrated using a bespoke sub‐µs current pulser in the range of (2 to 16) mA, which itself is traceable to electrical standards via an in‐house built electrometer with a calibrated feedback capacitor. The performance of the ICT was evaluated as a milliampere‐scale beam monitor against concurrent absorbed dose graphite calorimetry irradiation measurements acquired on a specially tuned medical accelerator for UHDR delivery. Results The ICT responses for nominal test pulses, generated by a function generator and a current pulser, exhibited accurate reproduction of rise and fall times within the 1 ns sampling frequency. A systematic droop effect of 0.6(1)%/µs was observed but is accounted for through the calibration chain. The calibration of the current pulser exhibited a repeatability typically better than 0.05%, with a slowly‐varying leakage that can be subtracted using a linear regression of the leakage current. The ICT charge calibration demonstrated a repeatability in the range of (0.5 to < 0.05)% for charge per pulse values in the range of (0.5 to 50) nC, respectively. The ICT response showed a strong linear relationship (adj‐R2 = 0.99997) to charge per pulse. The in‐beam comparison with a graphite calorimeter demonstrated the effectiveness of the ICT as an online beam monitor, independent of pulse repetition frequency in the range of (25 to 200) Hz, reducing the mean excess (i.e., independent of accelerator output) calorimeter variation to 0.3% (0.1% standard error on the mean). Conclusions This work demonstrates the feasibility of accurately calibrating the ICT in terms of absolute charge and applying it as a clinically deployable monitoring system of mA‐scale electron beams delivered by a medical accelerator.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,295 · 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'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

Citations2
Publié2025
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Résumé présentoui

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