Development of Quality Assurance Software for PRESAGE<sup>REU</sup>Gel Dosimetry
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to develop a new software tool for 3D dose verification using PRESAGE REU Gel dosimeter.The tool included following functions: importing 3D doses from treatment planning systems (TPS), importing 3D optical density (OD), converting ODs to doses, 3D registration between two volumetric data by translational and rotational transformations, and evaluation with 3D gamma index.To acquire correlation between ODs and doses, CT images of a PRESAGE REU Gel with cylindrical shape was acquired, and a volumetric modulated arc therapy (VMAT) plan was designed to give radiation doses from 1 Gy to 6 Gy to six disk-shaped virtual targets along z-axis.After the VMAT plan was delivered to the targets, 3D OD data were reconstructed from 512 projection data from Vista TM optical CT scanner (Modus Medical Devices Inc, Canada) per every 2 hours after irradiation.A curve for converting ODs to doses was derived by comparing TPS dose profile to OD profile along z-axis, and the 3D OD data were converted to the absorbed doses using the curve.Supra-linearity was observed between doses and ODs, and the ODs were decayed about 60% per 24 hours depending on their magnitudes.Measured doses from the PRESAGE REU Gel were well agreed with the TPS doses at central region, but large under-doses were observed at peripheral region at the cylindrical geometry.Gamma passing rate for 3D doses was 70.36% under the gamma criteria of 3% of dose difference and 3 mm of distance to agreement.The low passing rate was resulted from the mismatching of the refractive index between the PRESAGE gel and oil bath in the optical CT scanner.In conclusion, the developed software was useful for 3D dose verification from PRESAGE gel dosimetry, but further improvement of the Gel dosimetry system were required.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».