Poster — Thur Eve — 61: Intensity Modulated Radiation Therapy: The Relationship between Planar Dose Map Verification and Dosimetric Outcome
Notice bibliographique
Résumé
This work analyses the consequences of random and systematic dose differences in the comparison of calculated against measured planar dose distributions for IMRT from the perspective of a surrogate of the treatment outcome: Equivalent Uniform Dose (EUD). In‐house software was developed to incorporate normally distributed errors in the fluence maps of 3 head and neck (H&N) and 3 prostate plans and simulate dose differences that appear randomly across the planar dose maps. The plans with random errors were grouped according to the following passing rates: 1) 90–95%, 2)85–90% and 3)80–85% during patient specific quality control. The passing criteria included a 3% absolute dose, 3 mm distance to agreement (DTA), and a minimum dose difference of 2 cGy. A systematic 1% dose error could also be incorporated by altering the MUs of each plan with random errors. The impact of random errors on the prescribed EUDs of H&N plans ranged from −2.7 to −1.3% for the CTV and −1.0 to 0.6 Gy for the OARs while in prostate plans they ranged from −1.6 to −0.6% for the CTV and −1.2 to −0.4 Gy for the OARs over the range examined. The criterion of 90% passing rate for 3% absolute dose and 3 mm DTA kept the effects of random errors within a dosimetric goal of 2% change in prescribed EUDs of the targets and 2 Gy for the OARs. Systematic errors, if present, may cause larger effects on clinical dosimetry while still meeting patient specific quality control tolerances.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».