MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1836341461 · doi:10.1120/jacmp.v15i2.4665

A Varian DynaLog file‐based procedure for patient dose‐volume histogram‐based IMRT QA

2014· article· en· W1836341461 sur OpenAlexaff
J.F. Calvo-Ortega, Tony Teke, Sandra Moragues, Miquel Pozo, Joan Casals

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Clinical Medical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIonization chamberImaging phantomComputer scienceHistogramNuclear medicineMathematicsAlgorithmRadiation treatment planningMedicineComputer visionPhysicsRadiation therapyRadiologyIonization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, we describe a method based on the analysis of the dynamic MLC log files (DynaLog) generated by the controller of a Varian linear accelerator in order to perform patient-specific IMRT QA. The DynaLog files of a Varian Millennium MLC, recorded during an IMRT treatment, can be processed using a MATLAB-based code in order to generate the actual fluence for each beam and so recalculate the actual patient dose distribution using the Eclipse treatment planning system. The accuracy of the DynaLog-based dose reconstruction procedure was assessed by introducing ten intended errors to perturb the fluence of the beams of a reference plan such that ten subsequent erroneous plans were generated. In-phantom measurements with an ionization chamber (ion chamber) and planar dose measurements using an EPID system were performed to investigate the correlation between the measured dose changes and the expected ones detected by the reconstructed plans for the ten intended erroneous cases. Moreover, the method was applied to 20 cases of clinical plans for different locations (prostate, lung, breast, and head and neck). A dose-volume histogram (DVH) metric was used to evaluate the impact of the delivery errors in terms of dose to the patient. The ionometric measurements revealed a significant positive correlation (R² = 0.9993) between the variations of the dose induced in the erroneous plans with respect to the reference plan and the corresponding changes indicated by the DynaLog-based reconstructed plans. The EPID measurements showed that the accuracy of the DynaLog-based method to reconstruct the beam fluence was comparable with the dosimetric resolution of the portal dosimetry used in this work (3%/3 mm). The DynaLog-based reconstruction method described in this study is a suitable tool to perform a patient-specific IMRT QA. This method allows us to perform patient-specific IMRT QA by evaluating the result based on the DVH metric of the planning CT image (patient DVH-based IMRT QA).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,007

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations44
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied Clinical Medical PhysicsMême sujetAdvanced Radiotherapy TechniquesTravaux en français237 207