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Enregistrement W1972475251 · doi:10.1118/1.4757582

2D lag and signal nonlinearity correction in an amorphous silicon EPID and their impact on pretreatment dosimetric verification

2012· article· en· W1972475251 sur OpenAlexaff
Brad Warkentin, S Rathee, S Steciw

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of AlbertaOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultileaf collimatorSIGNAL (programming language)Image-guided radiation therapyLinear particle acceleratorNonlinear systemDetectorDosimetrySignal processingOpticsNuclear medicineMedical imagingComputer sciencePhysicsBeam (structure)Artificial intelligenceDigital signal processingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This investigation provides measurements of signal lag and nonlinearity separately for the Varian aS500 electronic portal imaging device (EPID), and an algorithm to correct for these effects in 2D; their potential impact on intensity modulated radiation therapy (IMRT) verification is also investigated. The authors quantify lag, as a function of both delivered monitor units (MU) and time, by using a range of MUs delivered at a clinically used rate of 400 MU∕min. Explicit cumulative lag curves are thus determined for a range of MUs and times between the end of irradiation and the end of image acquisition. Signal nonlinearity is also investigated as a function of total MUs delivered. The family of cumulative lag curves and signal nonlinearity are then used to determine their effects on dynamic multileaf collimator (MLC) (IMRT) deliveries, and to correct for theses effects in 2D. METHODS: Images acquired with an aS500 EPID and Varis Portal-Vision software were used to quantify detector lag and signal-nonlinearity. For the signal lag investigation, Portal-Vision's service monitor was used to acquire EPID images at a rate of 8 frames/s. The images were acquired during irradiation and 66 s thereafter, by inhibiting the M-holdoff-In signal of the Linac for a range of 4.5-198.5 MUs. Relative cumulative lag was calculated by integrating the EPID signal for a time after beam-off, and normalizing this to the integrated EPID signal accumulated during radiation. Signal nonlinearity was studied by acquiring 10 × 10 cm(2) open-field EPID images in "integrated image" mode for a range of 2-500 MUs, and normalized to the 100 MU case. All data were incorporated into in-house written software to create a 2D correction map for these effects, using the field's MLC file and a field-specific calculated 2D "time-map," which keeps track of the time elapsed from the last fluence delivered at each given point in the image to the end of the beam delivery. RESULTS: Relative cumulative lag curves reveal that the lag alone can deviate the EPID's perceived dose by as large as 6% (1 MU delivery, 60 s postirradiation). For signal nonlinearity relative to 100 MU, EPID signals per MU of 0.84 and 1.01 were observed for 2 and 500 MUs, respectively. Correction maps were applied to a 1 cm sweeping-window 14 × 14 cm(2) field and clinical head-and-neck IMRT field. A mean correction of 1.028 was implemented in the head-and-neck field, which significantly reduced lag-related asymmetries in the EPID images, and restored linearity to the EPID imager's dose response. Corrections made to the sweeping-field showed good agreement with the treatment planning system-predicted field, yielding an average percent difference of 0.05% ± 0.91%, compared to the -1.32% ± 1.02% before corrections, or 1.75% ± 1.04% when only a signal nonlinearity correction is made. CONCLUSIONS: Lag and signal-nonlinearity have been quantified for an aS500 EPID imager, and an effective 2D correction method has been developed which effectively removes nonlinearity and lag effects. Both of these effects were shown to negatively impact IMRT verifications. Especially fields that involve prolonged irradiation and small overall MUs should be corrected for in 2D.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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