A Varian DynaLog file‐based procedure for patient dose‐volume histogram‐based IMRT QA
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Notice bibliographique
Résumé
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).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle