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Record W4417232844 · doi:10.5540/tcam.2025.026.e01790

Um Novo Modelo Computacional De Exposição Para Simular A Radioembolização Usando O Ítrio 90m Novo Modelo Computacional De Exposição Para Simular A Radioembolização Usando O Ítrio 90

2025· article· pt· W4417232844 on OpenAlexaboutno aff
José Wilson Vieira, Pedro Henrique Avelino de Andrade, Alex Cristóvão Holanda de Oliveira, Isabelle Viviane Batista de Lacerda, Arykerne Nascimento Casado da Silva, Whoody Alem Wanderley Araripe Farias, Larissa Cristina Silva dos Santos, Leanderson Pereira Cordeiro

Bibliographic record

VenueTrends in Computational and Applied Mathematics · 2025
Typearticle
Languagept
FieldPhysics and Astronomy
TopicAdvanced Radiotherapy Techniques
Canadian institutionsnot available
FundersFundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de PernambucoConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
KeywordsMonte Carlo methodHigh energyPower consumptionMaximum temperature

Abstract

fetched live from OpenAlex

Para avaliar a energia depositada em órgãos e tecidos radiossensíveis do corpo humano é preciso desenvolver modelos computacionais de exposição (MCEs). Um MCE é composto por um fantoma (neologismo da palavra inglesa phantom) antropomórfico em posição matematicamente definida em relação a uma fonte radioativa. A fonte é um algoritmo destinado a produzir o estado inicial da simulação, isto é, o modo como o fantoma começa a ser irradiado. Usando técnicas Monte Carlo (MC) implementadas em robustos códigos disponíveis na comunidade científica, são simuladas as histórias das partículas, de interação em interação, até que suas energias estejam abaixo de um limiar de corte ou elas saiam do fantoma. Este trabalho apresenta um novo MCE chamado MSUPREE onde o fantoma é o MASHSup (Male Adult meSH in a Supine position), desenvolvido no DEN-UFPE, e o código MC é o EGSnrc (EGS = Electron Gamma Shower; nrc = National Research Council Canada). O algoritmo implementado da fonte consiste em um método não paramétrico desenvolvido pelos autores para gerar amostras de elétrons oriundos do decaimento do radionuclídeo ítrio 90 (Y-90), usado em radioembolização, um tratamento de tumores hepáticos. O estado inicial de um elétron é definido, principalmente, pela posição de largada, a direção de voo e a energia inicial. No MSUPREE os sorteios das posições iniciais ocorrem em uma esfera dentro do fígado com centro e raio definidos nos arquivos de entrada do MCE. A partir deste ponto, os elétrons voam no espaço com ângulos polares e azimutais uniformemente sorteados nos seus domínios com energia inicial sorteada na tabela do espectro do Y-90 contida em um arquivo de entrada específico para o MSUPREE. A execução do MSUPREE produziu dados dosimétricos que permitem não apenas concluir que o acoplamento fantoma + fonte + código MC está correto, mas também que os autores, e pesquisadores do tema, dispõem de um novo MCE para dosimetria interna que pode ser aperfeiçoado para outras distribuições espaciais e energéticas de emissores beta.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.021

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.328
Teacher spread0.298 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2025
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