Application de la scintillation liquide pour caractériser une source de curiethérapie par émetteurs-alphas diffusant
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is the leading cause of death in Canada. Many cancer treatments are using chemotherapy, surgery and radiotherapy. In radiotherapy, photons are the most used ionizing radiation, however alpha particles have higher radiobiological impact which increases the efficiency of patient treatment delivery. Alpha Tau Medical Ltd. (Tel Aviv, Israël) has developed a new brachytherapy method using radioactive seeds. The seeds called DaRT, for Diffusing alpha emitters Radiation Therapy, are composed of 224-Ra atoms which come from 228-Th generator. Currently, these seeds are characterized by an alpha-spectrometer and Geiger-Muller counter or well chamber for quality control. This project offers a new characterization of DaRT seeds using liquid scintillation. Liquid scintillation allows alpha and beta particles detection with the help of liquid cocktail and employing a scintillation counter. The characterization with liquid scintillation allows establishing and quantifying 228-Th trace contamination on the DaRT seeds. Also, it provides a method for seed quality control before they are used on patients by estimating their activity from spectrums established with the liquid scintillation counter. The spectrums obtained also give the possibility of dose estimation using either mass or mass stopping power in water. The results of the dose are compared to expected values from the literature and to simulations.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».