Accès ouvert déclaré
2025
preprint
Reconstruction of proton relative stopping power with a granular calorimeter detector model
Max Aehle, J. Alme, T. Bodova, V. Borshchov, A. van den Brink, M. Chaar, Viljar Nilsen Eikeland, Г. Феофилов, Christoph Garth, Nicolas R. Gauger, H. Helstrup, S. Igolkin, R. Keidel, C. Kobdaj, Tobias Kortus, Lisa Kusch, Viktor Leonhardt, Shruti Mehendale, R. Ningappa, O.H. Odland, G. O’Neill, Gábor Papp, T. Peitzmann, Helge Egil Seime Pettersen, Pierluigi Piersimoni, M. Protsenko, Max Philip Rauch, Atiq Ur Rehman, João Mateus Santana, Alexander Schilling, Joao Seco, A. Songmoolnak, Ganesh Jagannath Tambave, I. Tymchuk, K. Ullaland, Lennart Volz, Boris Wagner, Steffen Wendzel, Alexander Wiebel, RenZheng Xiao, S. Yang, H. Yokoyama, Sebastian Zillien
0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
0Institutions déclarées
0Pays d’affiliation déclarés
Le résumé fourni par la source
Proton computed tomography (pCT) aims to facilitate precise dose planning for hadron therapy, a promising and effective method for cancer treatment. Hadron therapy utilizes protons and heavy ions to deliver well focused doses of radiation, leveraging the Bragg peak phenomenon to target tumors while sparing healthy tissues. The Bergen pCT Collaboration aims to develop a novel pCT scanner, and accompanying reconstruction algorithms to overcome current limitations. This paper focuses on advancing the track- and image reconstruction algorithms, thereby enhancing the precision of the dose planning and reducing side effects of hadron therapy. A neural network aided track reconstruction method is presented.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
La source scientifique ouverte est momentanément indisponible.
Les sujets associés
Atomic and Subatomic Physics ResearchNeutrino Physics ResearchDark Matter and Cosmic Phenomena