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J-GLOBAL ID：202202290303139046   整理番号：22A0301005

機械学習に基づく3D線量再構成能力を有する線量計プロトタイプの開発【JST・京大機械翻訳】

Development of a dosimeter prototype with machine learning based 3-D dose reconstruction capabilities

著者 (14件)： Finneman G M (Physics Department, Coe College, Cedar Rapids, IA, United States of America) ,  Eichhorn O H (Physics Department, Coe College, Cedar Rapids, IA, United States of America) ,  Meskell N R (Physics Department, Coe College, Cedar Rapids, IA, United States of America) ,  Caplice T W (Physics Department, Coe College, Cedar Rapids, IA, United States of America) ,  Benson A D (Physics Department, Coe College, Cedar Rapids, IA, United States of America) ,  Abu-Halawa A S (Physics Department, Coe College, Cedar Rapids, IA, United States of America) ,  Ademoski G L (Physics Department, Coe College, Cedar Rapids, IA, United States of America) ,  Clark A C (Physics Department, Coe College, Cedar Rapids, IA, United States of America) ,  Gayer D S (Physics Department, Coe College, Cedar Rapids, IA, United States of America) ,  Hendrickson K N (Physics Department, Coe College, Cedar Rapids, IA, United States of America) ,  Debbins P A (Department of Physics and Astronomy, University of Iowa, Iowa City, IA, United States of America) ,  Onel Y (Department of Physics and Astronomy, University of Iowa, Iowa City, IA, United States of America) ,  Ayan A S (Comprehensive Cancer Center, Ohio State University, Columbus, OH, United States of America) ,  Akgun U (Physics Department, Coe College, Cedar Rapids, IA, United States of America)
資料名： Biomedical Physics & Engineering Express  (Biomedical Physics & Engineering Express)
巻： 8  号： 1  ページ： 015009 (8pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5552A  ISSN： 2057-1976  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 3-D線量計は,今日使用されているすべての現代の放射線療法方法に必要な治療計画とデリバリー検証の必要性を埋める。本報告は,新しい放射線-ハードシンチレーション材料に基づく水等価固体3-D線量計を開発するための概念実証研究を要約した。プロトタイプ線量計の活物質は,シンチレーション剤P-テルフェニルと波長シフトBisMSBでドープした放射線-硬質過酸化物硬化ポリシロキサンプラスチックのブレンドである。プロトタイプ検出器を,オハイオ州大学の包括的癌センターで6MVと10MV X線ビームで試験した。3D線量分布は,このプロトタイプのために特別に訓練されたニューラルネットワークによって首尾よく再構成された。本報告は,材料製造手順,材料の水等価性調査,プロトタイプ線量計の設計,およびビーム試験,ならびに,利用した機械学習手法の詳細および再構成された3D線量分布を要約した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シンチレーション ,  *線量計 ,  放射線 ,  ニューラルネットワーク ,  過酸化物 ,  放射線療法 ,  ドーピング ,  再構成 ,  物質 ,  *三次元 ,  オハイオ州 ,  線量分布 ,  治療計画 ,  *機械学習 ,  プロトタイプ
準シソーラス用語： 活物質 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 線量計測・計測器  (AD08050Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 機械学習 ,  3D ,  線量再構成 ,  能力 ,  線量計 ,  プロトタイプ ,  開発