Two‐dimensional <i>in vivo</i> dose verification using portal imaging and correlation ratios
Notice bibliographique
Résumé
The electronic portal imaging device (EPID) has the potential to be used for in vivo dosimetry during radiation therapy as an additional dose delivery check. In this study we have extended a method developed by A. Piermattei and colleagues in 2006 that made use of EPID transit images (acquired during treatment) to calculate dose in the isocenter point. The extension allows calculation of two-dimensional dose maps of the entire radiation field at the depth of isocenter. We quantified the variability of the ratio of EPID signal to dose in the isocenter plane in Solid Water phantoms of various thicknesses and with various field sizes, and designed a field edge dose calculation correction. To validate the method, we designed three realistic conventional radiation therapy treatment plans on a thorax and head anthropomorphic phantom (whole brain, brain primary, lung tumor). Using CT data, EPID transit images, EPID signal-to-dose correlation, and our edge correction, we calculated dose in the isocenter plane and compared it with the treatment planning system's prediction. Gamma evaluation (3%, 3 mm) showed good agreement (Pγ<1 ≥ 96.5%) for all fields of the whole brain and brain primary plans. In the presence of lung, however, our algorithm overestimated dose by 7%-9%. This 2D EPID-based in vivo dosimetry method can be used for posttreatment dose verification, thereby improving the safety and quality of patient treatments. With future work, it may be extended to measure dose in real time and to prevent harmful delivery errors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».