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Enregistrement W1502635315 · doi:10.1118/1.4925011

SU‐E‐T‐648: Quality Assurance Using the RADPOS System for 4D Radiotherapy with CyberKnife

2015· article· en· W1502635315 sur OpenAlexaffabout
R Marants, Eric Vandervoort, Joanna Cygler

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensCarleton UniversityOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFiducial markerCyberknifeImaging phantomNuclear medicineRadiosurgeryPosition (finance)Standard deviationMedicineDosimetryPhysicsRadiation therapyRadiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The CyberKnife robotic radiosurgery system uses Synchrony respiratory motion compensation, which requires independent performance verification. In this work, the RADPOS 4D dosimetry system's motion measurements are compared with internal fiducial position measurements. In addition, RADPOS measurements are compared with Synchrony's predictive correlation model, which is based on internal fiducial and external LED marker position measurements. Methods: A treatment plan was created for a lung insert containing fiducials, RADPOS detector, and Solid Water tumor phantom. Two Quasar Respiratory Motion Phantoms (Q1 and Q2) and two RADPOS detectors (R1 and R2) were used: Q1 simulated lung motion with a lung insert moving in the superior/inferior direction, while Q2 simulated chest motion with a chest platform moving in the anterior/posterior direction. Before treatment, R1 was secured inside of the tumor phantom within Q1, while LED markers and R2 were positioned on the chest platform of Q2. Two treatment delivery cases were studied: isocentric plan (I) and non‐isocentric patient plan (P). Four motion cases were studied: no motion (0), sinusoidal and in‐phase (1), sinusoidal and out‐of‐phase (2), patient waveform and out‐of‐phase (3). A coordinate alignment algorithm was implemented, allowing RADPOS and model position data to be compared within the fiducial coordinate system. Results: The standard deviation of the differences between RADPOS and fiducial position measurements was below 0.6 mm for all experimental cases. The standard deviation of the differences between RADPOS and model position data was 1.0, 1.5, and 1.6 mm along the primary direction of motion for case I1, I2, and P3, respectively. Conclusion: Our work demonstrates that RADPOS is a useful tool for independent quality assurance of CyberKnife treatment with Synchrony respiratory compensation. RADPOS and fiducial position measurement closely match, and RADPOS confirms the effectiveness of CyberKnife's Synchrony motion tracking. This work was supported by OCAIRO (Ontario Consortium for Adaptive Interventions in Radiation Oncology) grant.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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