MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1976927589 · doi:10.1118/1.3549766

Real‐time verification of multileaf collimator‐driven radiotherapy using a novel optical attenuation‐based fluence monitor

2011· article· en· W1976927589 sur OpenAlexafffund
Mathieu Goulet, L Gingras, Luc Beaulieu

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversité LavalHôtel-Dieu de Québec
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre Hospitalier Universitaire de Québec
Mots-clésMultileaf collimatorCollimatorAttenuationOpticsIntensity modulationDosimetryOptical fiberDosimeterIonization chamberPhysicsRadiation therapyDetectorFluenceCollimated lightNuclear medicineBeam (structure)Linear particle acceleratorRadiationMedicineLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Multileaf collimator (MLC)-driven conformal radiotherapy modalities [e.g., such as intensity-modulated radiotherapy (IMRT), intensity-modulated arc therapy, and stereotactic body radiotherapy] are more subject to delivery errors and dose calculation inaccuracies than standard modalities. Fluence monitoring during treatment delivery could reduce such errors by allowing an independent interface to quantify and assess measured difference between the delivered and planned treatment administration. We developed an optical attenuation-based detector to monitor fluence for the on-line quality control of radiotherapy delivery. The purpose of the current study was to develop the theoretical background of the invention and to evaluate the detector's performance both statistically and in clinical situations. METHODS: We aligned 60 27-cm scintillating fibers coupled to a photodetector via clear optical fibers in the direction of motion of each of the 60 leaf pairs of a 120 leaves Millenium MLC on a Varian Clinac iX. We developed a theoretical model to predict the intensity of light collected on each side of the scintillating fibers when placed under radiation fields of varying sizes, intensities, and positions. The model showed that both the central position of the radiation field on the fiber (x(c)) and the integral fluence passing through the fiber (phi(int)) could be assessed independently in a single measurement. We evaluated the performance of the prototype by (1) measuring the intrinsic variation of the measured values of x(c) and phi(int), (2) measuring the impact on the measured values of x(c) and phi(int) of random leaf positioning errors introduced into IMRT fields, and (3) comparing the predicted values of x(c) and phi(int) calculated with the treatment planning software to the measured values of x(c) and phi(int) in order to assess the predictive effectiveness of the developed theoretical model. RESULTS: We observed a very low intrinsic dispersion, dominated by Poisson statistics, for both x(c) (standard deviations of less than 1 mm) and phi(int) (standard deviations of less than 0.20%). When confronted with random leaf positioning errors from IMRT segments, phi(int) was highly sensitive to single leaf positioning errors as small as 1 mm at isocenter, while x(c) was sensitive to leaf pair translation errors of at least 2 mm at isocenter. Owing to the uncertainties in the doses calculated in regions of high perpendicular dose gradients, the measured values of x(c) and phi(int) deviated from the predicted values of x(c) and phi(int) by a mean of 1.3 mm and 2.6%, respectively. CONCLUSION: Our study showed that an optical attenuation-based detector can be used to effectively monitor integral fluence during radiotherapy delivery. The performance of such a system would enable real-time quality control of the incident fluence in current MLC-driven treatments such as IMRT and future adaptive radiotherapy procedures where new treatment plans will have to be delivered without passing thru the current standard quality control chain.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,686

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,277 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations25
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical PhysicsMême sujetAdvanced Radiotherapy TechniquesTravaux en français237 207