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Enregistrement W1969915038 · doi:10.1088/0031-9155/50/5/016

Sensitivity study for CT image use in Monte Carlo treatment planning

2005· article· en· W1969915038 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImaging phantomMonte Carlo methodVoxelPhotonComputer scienceSegmentationCalibrationRadiation treatment planningNuclear medicineSensitivity (control systems)AlgorithmPhysicsMedical physicsArtificial intelligenceMathematicsOpticsStatisticsMedicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An important step in Monte Carlo treatment planning (MCTP), which is commonly performed uncritically, is segmentation of the patient CT data into a voxel phantom for dose calculation. In addition to assigning mass densities to voxels, as is done in conventional TP, this entails assigning media. Mis-assignment of media can potentially lead to significant dose errors in MCTP. In this work, a test phantom with exact-known composition was used to study CT segmentation errors and to quantify subsequent MCTP inaccuracies. For our test cases, we observed dose errors in some regions of up to 10% for 6 and 15 MV photons, more than 30% for an 18 MeV electron beam and more than 40% for 250 kVp photons. It is concluded that a careful CT calibration with a suitable phantom is essential. Generic calibrations and the use of commercial CT phantoms have to be critically assessed.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,616
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,161
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,228 · 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