Comparison between an in‐house 1D profile correction method and a 2D correction provided in Varian's PDPC Package for improving the accuracy of portal dosimetry images
Notice bibliographique
Résumé
While commissioning Varian's Portal Dose Image Prediction (PDIP) algorithm for portal dosimetry, an asymmetric radial response in the portal imager due to backscatter from the support arm was observed. This asymmetric response led to differences on the order of 2%-3% for simple square fields (< 20 × 20 cm2) when comparing the measured to predicted portal fluences. A separate problem was that discrepancies of up to 10% were seen in measured to predicted portal fluences at increasing off-axis distance (> 10 cm). We have modified suggested methods from the literature to provide a 1D correction for the off-axis response problem which adjusts the diagonal profile used in the portal imager calibration. This inherently cannot fix the 2D problem since the PDIP algorithm assumes a radially symmetric response and will lead to some uncertainty in portal dosimetry results. Varian has recently released generic "2D correction" files with their Portal Dosimetry Pre-configuration (PDPC) package, but no independent testing has been published. We present the comparison between QA results using the Varian correction method to results using our 1D profile correction method using the gamma passing rates with a 3%, 3 mm criterion. The average, minimum, and maximum gamma pass rates for nine fixed-field IMRT fields at gantry 0° using our profile correction method were 98.1%, 93.7%, and 99.8%, respectively, while the results using the PDPC correction method were 98.4%, 93.1%, and 99.8%. For four RapidArc fields, the average, minimum, and maximum gamma pass rates using our correction method were 99.6%, 99.4%, and 99.9%, respectively, while the results using the PDPC correction method were 99.8%, 99.5%, and 99.9%. The average gamma pass rates for both correction methods are quite similar, but both show improvement over the uncorrected results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».