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Enregistrement W1974850238 · doi:10.1118/1.3673958

Detection and correction for EPID and gantry sag during arc delivery using cine EPID imaging

2012· article· en· W1974850238 sur OpenAlexaff
Pejman Rowshanfarzad, Mahsheed Sabet, Daryl J. O’Connor, Peter M. McCowan, Boyd McCurdy, Peter B. Greer

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensCancerCare ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilUniversità degli Studi di Parma
Mots-clésIsocenterLinear particle acceleratorImage-guided radiation therapyDosimetryMedical imagingRotation (mathematics)Computer scienceDetectorTruebeamNuclear medicineOpticsComputer visionArtificial intelligenceBeam (structure)PhysicsMedicineImaging phantom

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Electronic portal imaging devices (EPIDs) have been studied and used for pretreatment and in-vivo dosimetry applications for many years. The application of EPIDs for dosimetry in arc treatments requires accurate characterization of the mechanical sag of the EPID and gantry during rotation. Several studies have investigated the effects of gravity on the sag of these systems but each have limitations. In this study, an easy experiment setup and accurate algorithm have been introduced to characterize and correct for the effect of EPID and gantry sag during arc delivery. METHODS: Three metallic ball bearings were used as markers in the beam: two of them fixed to the gantry head and the third positioned at the isocenter. EPID images were acquired during a 360° gantry rotation in cine imaging mode. The markers were tracked in EPID images and a robust in-house developed MATLAB code was used to analyse the images and find the EPID sag in three directions as well as the EPID + gantry sag by comparison to the reference gantry zero image. The algorithm results were then tested against independent methods. The method was applied to compare the effect in clockwise and counter clockwise gantry rotations and different source-to-detector distances (SDDs). The results were monitored for one linear accelerator over a course of 15 months and six other linear-accelerators from two treatment centers were also investigated using this method. The generalized shift patterns were derived from the data and used in an image registration algorithm to correct for the effect of the mechanical sag in the system. The Gamma evaluation (3%, 3 mm) technique was used to investigate the improvement in alignment of cine EPID images of a fixed field, by comparing both individual images and the sum of images in a series with the reference gantry zero image. RESULTS: The mechanical sag during gantry rotation was dependent on the gantry angle and was larger in the in-plane direction, although the patterns were not identical for various linear-accelerators. The reproducibility of measurements was within 0.2 mm over a period of 15 months. The direction of gantry rotation and SDD did not affect the results by more than 0.3 mm. Results of independent tests agreed with the algorithm within the accuracy of the measurement tools. When comparing summed images, the percentage of points with Gamma index <1 increased from 85.4% to 94.1% after correcting for the EPID sag, and to 99.3% after correction for gantry + EPID sag. CONCLUSIONS: The measurement method and algorithms introduced in this study use cine-images, are highly accurate, simple, fast, and reproducible. It tests all gantry angles and provides a suitable automatic analysis and correction tool to improve EPID dosimetry and perform comprehensive linac QA for arc treatments.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,457

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, 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

Citations64
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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