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Enregistrement W4409377876 · doi:10.1002/mp.17814

Evaluation of the two‐voltage method for parallel‐plate ionization chambers irradiated with pulsed beams

2025· article· en· W4409377876 sur OpenAlexaff
José Paz‐Martín, Andreas Schüller, Alexandra Bourgouin, Araceli Gago‐Arias, Diego M. González‐Castaño, Nicolás Gómez‐Fernández, Juan Pardo‐Montero, F. Gómez

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNextGenerationEUAgencia Estatal de InvestigaciónXunta de GaliciaEuropean Metrology Programme for Innovation and Research“la Caixa” Foundation
Mots-clésIonizationIrradiationDosimetryIonization chamberOpticsMaterials scienceVoltagePhysicsAtomic physicsNuclear medicineNuclear physicsIonMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Air‐vented ionization chambers exposed to clinical radiation beams may suffer from recombination during the drift of the charge carriers towards the electrodes. Thus, dosimetry protocols recommend the use of a correction factor, usually denominated saturation factor (), to correct the ionization chamber readout for the incomplete collection of charge. The two‐voltage method (TVM) is the recommended methodology for the calculation of the saturation factor, however, it is based on the early Boag model, which only takes into account the presence of positive and negative ions in the ionization chamber and does not account for the electric field screening or the free electron contribution to the signal. Purpose To evaluate the impact of a more realistic approach to the saturation problem that accounts for the free electron fraction. Methods The saturation factor of four ionization chambers (two Advanced Markus and two PPC05) was experimentally determined in the ultra‐high dose per pulse reference beam of the German National Metrology Institute (Physikalisch‐Technische Bundesanstalt [PTB]) for voltages ranging from 50 to 400 V and pulse durations between 0.5 and 2.9 . Several analytical models and a recently developed numerical model are used to calculate the saturation factor as a function of the dose per pulse and compare it to the obtained experimental data. Parameterizations of the saturation factor against the ratio of charges at different voltages are given for parallel plate ionization chamber with a distance between electrodes of 0.6 and 1 mm in pulsed beams for different pulse durations. Results The saturation factors calculated using the different Boag analytical models do not agree neither with each other nor with the numerical simulation even at the lowest dose per pulse of the investigated range ( 30 mGy). A recently developed analytical model by Fenwick and Kumar agrees with the numerical simulation in the low dose per pulse regime but discrepancies are observed when the dose becomes larger (i.e., 40 mGy for Advanced Markus) due to the electric field perturbation. The numerical simulation is in a good agreement with the experimentally determined charge collection efficiency (CCE) with an average discrepancy of 0.7% for the two PPC05 and 0.5% for the two Advanced Markus. The saturation factor obtained with the numerical simulation of the collected charge has been fitted to a third‐order polynomial for different voltage ratios and pulse duration. This methodology provides a practical way for evaluation whenever . Conclusions The numerical simulation shows a better agreement with the experimental data than the current analytical theories in terms of CCE. The classical TVM, systematically overestimates the saturation factor, with differences increasing with dose per pulse but also present at low dose per pulse. These results may have implications for the dosimetry with ionization chambers in therapy modalities that use a dose per pulse higher than conventional radiotherapy such as intraoperative radiotherapy but also in conventional dose per pulse for ionization chambers that suffer from significant charge recombination.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,324 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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