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Enregistrement W7104454347 · doi:10.71781/17067

Modélisation Monte-Carlo des conditions de mesure de l'IRM-linac Unity

2025· dissertation· fr· W7104454347 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatistical analysisContext (archaeology)Job placement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grâce à l’introduction de la radiothérapie guidée par résonance magnétique, une nouvelle sphère de la radiothérapie adaptative s’est développée avec l’appareil Unity. L’IRM-linac doit néanmoins être mis en service avec son puissant champ magnétique, perturbant alors la réponse des détecteurs normalement utilisés. Cette recherche vise à établir des recommandations cliniques sur l’utilisation en présence d’un champ magnétique de cinq détecteurs traditionnellement employés en dosimétrie standard, en plus d’évaluer les conditions de mesure minimisant les effets perturbatifs du champ. Pour y parvenir, les modèles numériques confidentiels des détecteurs et de l’IRM-linac sont utilisés pour simuler leur réponse pour quatre fonctions dosimétriques avec le logiciel EGSnrc. Un modèle mathématique prédisant l’incertitude statistique minimale atteignable dans ces simulations de type Monte-Carlo est également développé. Les résultats simulés sont par la suite comparés à des mesures expérimentales acquises sur le premier appareil Unity installé au Québec. Ce mémoire introduit dans le chapitre 1 le rôle de la radiothérapie dans le traitement contre le cancer et les caractéristiques de l’appareil Unity. Le chapitre 2 enchaîne avec les bases théoriques de la physique du rayonnement et de la dosimétrie standard et non standard. Le chapitre 3 poursuit avec les principes de la méthode Monte-Carlo, la simulation numérique du transport de particules dans EGSnrc et le modèle d’analyse de variance. Le chapitre 4 explicite la méthodologie employée pour modéliser l’appareil Unity ainsi que les montages numériques et expérimentaux réalisés. Le chapitre 5 expose les résultats obtenus et le chapitre 6 traite de l’analyse de ces résultats avec l’émission de recommandations finales.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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