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Enregistrement W964926093 · doi:10.1118/1.4925113

SU‐E‐T‐749: Thorough Calibration of MOSFET Dosimeters

2015· article· en· W964926093 sur OpenAlexaboutno aff
Dinko Plenkovich, J. C. Thomas

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimeterCalibrationDosimetryBolus (digestion)Linear particle acceleratorPhotonPhysicsCathode rayMaterials scienceOpticsRadiationNuclear medicineElectronBeam (structure)Nuclear physicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To improve the accuracy of the MOSFET calibration procedure by performing the measurement several times and calculating the average value of the calibration factor for various photon and electron energies. Methods: The output of three photon and six electron beams of Varian Trilogy linear accelerator SN 5878 was calibrated. Five reinforced standard sensitivity MOSFET dosimeters were placed in the calibration jig and connected to the Reader Module. As the backscatter material was used 7 cm of Virtual Water. The MOSFET dosimeters were covered with 1.5 cm thick bolus for the regular and SRS 6 MV beams, 3 cm bolus for 15 MV beam, 1.5 cm bolus for 6 MeV electron beam, and 2 cm bolus for the electron energies of 9, 12, 15, 18, and 22 MeV. The dosimeters were exposed to 100 MU, and the calibration factor was determined using the mobileMOSFET software. To improve the accuracy of calibration, this procedure was repeated ten times and the calibration factors were averaged. Results: As the number of calibrations was increasing the variability of calibration factors of different dosimeters was decreasing. After ten calibrations, the calibration factors for all five dosimeters were within 1% of one another for all energies, except 6 MV SRS photons and 6 MeV electrons, for which the variability was 2%. Conclusions: The described process results in calibration factors which are almost independent of modality or energy. Once calibrated, the dosimeters may be used for in‐vivo dosimetry or for daily verification of the beam output. Measurement of the radiation dose under bolus and scatter to the eye are examples of frequent use of calibrated MOSFET dosimeters. The calibration factor determined for full build‐up is used under these circumstances. To the best of our knowledge, such thorough procedure for calibrating MOSFET dosimeters has not been reported previously. Best Medical Canada provided MOSFET dosimeters for this project.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations0
Publié2015
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