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Enregistrement W7104440698 · doi:10.71781/17102

Application de la scintillation liquide pour caractériser une source de curiethérapie par émetteurs-alphas diffusant

2021· dissertation· fr· W7104440698 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadioactive Decay and Measurement Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquid scintillation countingScintillationIonizing radiationAlpha particleScintillation counterRadiationRadioactive contaminationBrachytherapyCharacterization (materials science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,194 · 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.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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