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Enregistrement W1972140752 · doi:10.1118/1.2965911

Sci-Thurs PM: Delivery-04: Comprehensive fluence model for absolute portal dose image prediction in IMRT pre-treatment verification

2008· article· en· W1972140752 sur OpenAlexaff
K Chytyk, Boyd McCurdy

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluenceImage-guided radiation therapyMonte Carlo methodDosimetryOpticsCollimatorNuclear medicineMedical imagingMaterials sciencePhysicsComputer scienceMathematicsMedicineArtificial intelligenceLaserStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amorphous silicon (a-Si) electronic portal imaging devices (EPIDs) have been heavily investigated as treatment verification tools, with a particular focus on intensity modulated radiation therapy (IMRT). This verification could be accomplished through a comparison of measured portal images to predicted images. A general fluence determination for portal dose image prediction would be a great asset in order to model the complex modulation of IMRT. A physically-based parameter fluence model was developed by matching multi-leaf collimator defined predicted images to measured image profiles. The fluence model was composed of a focal Gaussian and extrafocal Gaussian-like source (Pearson VII). Specific aspects of the MLCs and secondary collimators were also modeled (eg. jaw and MLC transmission factors, MLC rounded leaf tips, tongue and groove effect, interleaf leakage, MLC offsets). The resulting calculated fluence was then convolved with Monte Carlo generated EPID-specific dose kernels to convert incident fluence to dose delivered to the EPID. Measured EPID data was obtained with an a-Si EPID for various MLC-defined fields (1×1 to 20×20 cm2) over a range of source-to-imager distances. These measured profiles were used to determine the fluence model parameters and the resulting model was tested on prostate and oropharyngeal IMRT fields. The model predicted the open-field profiles within 2%, 2mm, while the predicted IMRT fields were generally within 3%, 3mm for at least 96% of the pixels. This model demonstrates the necessary accuracy needed for IMRT portal dose image prediction in complex clinical examples (<3%, 3mm) and could be used for pre-treatment verification.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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