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Enregistrement W1591739137 · doi:10.1120/jacmp.v16i2.4973

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

2015· article· en· W1591739137 sur OpenAlexaff
Maritza A. Hobson, Stephen Davis

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Clinical Medical Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimetryCalibrationNuclear medicineMathematicsComputer sciencePhysicsStatisticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,377 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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