Dosimetric IMRT verification with a flat‐panel EPID
Notice bibliographique
Résumé
A convolution-based calibration procedure has been developed to use an amorphous silicon flat-panel electronic portal imaging device (EPID) for accurate dosimetric verification of intensity-modulated radiotherapy (IMRT) treatments. Raw EPID images were deconvolved to accurate, high-resolution 2-D distributions of primary fluence using a scatter kernel composed of two elements: a Monte Carlo generated kernel describing dose deposition in the EPID phosphor, and an empirically derived kernel describing optical photon spreading. Relative fluence profiles measured with the EPID are in very good agreement with those measured with a diamond detector, and exhibit excellent spatial resolution required for IMRT verification. For dosimetric verification, the EPID-measured primary fluences are convolved with a Monte Carlo kernel describing dose deposition in a solid water phantom, and cross-calibrated with ion chamber measurements. Dose distributions measured using the EPID agree to within 2.1% with those measured with film for open fields of 2 x 2 cm2 and 10 x 10 cm2. Predictions of the EPID phantom scattering factors (SPE) based on our scatter kernels are within 1% of the SPE measured for open field sizes of up to 16 x 16 cm2. Pretreatment verifications of step-and-shoot IMRT treatments using the EPID are in good agreement with those performed with film, with a mean percent difference of 0.2 +/- 1.0% for three IMRT treatments (24 fields).
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».