基于热释光探测器的90Sr/90Y皮肤敷贴器表面吸收剂量率测量方法

利用热释光探测器测量90Sr/90Y皮肤敷贴器表面吸收剂量率,并与参考数据对比验证,为浅表皮肤疾病放疗剂量校准提供方法。

National Institute of Measurement and Testing Technology; Sichuan Provincial People's Hospital; 成都医学院第二附属医院-核工业四一六医院; li zhong linNational Institute of Measurement and Testing Technology; Sichuan Provincial People's Hospital; 成都医学院第二附属医院-核工业四一六医院; li zhong lin
科学数据银行
2025-12-01 更新
浏览 20
表格浅表皮肤疾病剂量测量
A measurement method for surface absorbed dose rate of 90Sr/90Y skin applicators based on thermoluminescence detectors

基本信息

模态
表格
许可
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
创建/更新时间
2025-12-01

资源简介

基于热释光探测器的90Sr/90Y皮肤敷贴器表面吸收剂量率测量方法

【数据集背景】

源站首次发布:2025-12-03。

【数据内容】

源站原始描述:90Sr/90Y applicators are currently widely used in the field of radiotherapy for superficial skin diseases. According to the relevant regulations of the GBZ 120-2020 health standard, the surface absorbed dose rate of the radioactive source needs to be corrected every two years, and the reference point dose rate needs to be detected once a year. In response to this, this work used thin LiF(Mg,Cu,P) and LiF(Mg,Ti) thermoluminescence detectors for measurement. The measurement results were compared w…

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):90Sr/90Y敷贴器目前广泛应用于浅表性皮肤病的放射治疗领域。根据GBZ 120-2020卫生标准的相关规定,放射源的表面吸收剂量率需每两年校正一次,参考点剂量率需每年检测一次。针对此,本工作使用薄型LiF(Mg,Cu,P)和LiF(Mg,Ti)热释光探测器进行测量。将测量结果与医院提供的参考剂量率数据进行比较。同时,使用优化后的电离室进行同步测量,以验证测量的准确性。本工作自主设计了一种测量装置。结果表明,热释光探测器测得的表面剂量率与医院提供的数据之间的最大误差小于10%。提出了一种可溯源的、无需使用电离室或胶片的β敷贴器表面剂量率校准方法,为机构自检提供了参考方法。结合实际应用,该方法具有较高的普适性。

【适用方向】

结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。

【获取与许可】

源站页面:https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=e03ee0bbaafc485d96943dec99436636

使用许可:https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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