剂量笔验电器-电离室组件研究

本文介绍对剂量笔的核心部件验电器－电离室对剂量笔性能的影响和改进措施。

非电源式放射性剂量笔充电装置

用带电膜静电感应方法,使放射性个人剂量笔充电归零,去掉了充电电源.

放疗剂量日监测的新型剂量笔

为了对放射治疗剂量进行每日监测,这种监测应简便易行,我们设计了一种新型直读式双量程真空室笔形剂量仪,它主要由四部分组成:真空室,验电器型石英丝静电计,磁性充放电开关和读数显微放大镜。当正或负向充电时其量程分别为:0.8Gy或8Gy。即使辐射脉冲剂量率高达10~8Gy/秒,也没有剂量率饱和效应。大剂量持久照射后也不发生“电容器极化效应”和“漏电增强效应”。这种原理的真空室剂量笔特别适用于高强度(如脉冲式)大剂量辐射的监测。

利用深度学习提升肺癌调强质子治疗笔形束剂量计算准确性

目的质子笔形束(PB)剂量计算可实现快速剂量计算,但在处理组织不均匀度大的区域时误差较大,而蒙特卡洛(MC)剂量计算是最精准的方法但非常耗时;深度学习技术可以通过学习PB和MC剂量分布之间的差异,将剂量计算准确度从PB水平提高到MC水平。方法基于HD U-Net神经网络,开发了一个可将肺癌调强质子治疗患者的PB剂量转换为MC剂量的模型。该模型以患者PB剂量和CT图像作为输入来预测MC剂量。27例非小细胞肺癌患者的射束剂量和CT图像在被旋转到同一角度并作归一化后被用于模型训练与测试。模型的准确性通过比较预测剂量与MC剂量的均方误差和1 mm/1%标准的γ通过率等评估。结果模型预测剂量与MC剂量相当吻合,测试病例1 mm/1%标准的平均γ通过率(剂量值超过最大MC剂量10%的体素)达到(92.8±3.4)%。模型预测所有测试病例的MC剂量所需平均时间为(6.72±2.26)s。结论成功开发了可以快速准确地从PB剂量和CT图像预测MC剂量的深度学习模型,并可用于提高肺癌调强质子治疗PB剂量计算精度。

给飞机做个X透视

日常生活中,通过X射线来检查身体,诊断疾病,这已是一种常识。但人们有所不知,在民用飞机制造中,也在运用X射线能穿透物体的原理,检查飞机零件是否有＂病＂,是否符合设计要求,以确保飞行安全。