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Enregistrement W1980607016 · doi:10.1118/1.2962701

WE-C-AUD C-04: Automated Pretreatment Verification of Portal Imager Positioning

2008· article· en· W1980607016 sur OpenAlexaff
Dany Simard, Stefan Michalowski

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSoftwareGraphical user interfaceWorkflowDetectorInterface (matter)ElectronicsSimulationComputer hardwareMedical physicsElectrical engineeringEngineeringMedicineOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The use of an EPID in the clinic typically requires manual translations of the device based on light fields. These manipulations potentially are time-consuming and prone to errors; accidental irradiations of the electronics components of EPIDs can shorten their lifetime and degrade the image quality. To eliminate these laborious manipulations in the treatment room, we have developed a custom application dedicated to the verification and correction of the portal imager position. Method and Materials: The application has been developed in Matlab and was compiled as a standalone application. Two versions were developed to accommodate the particularities of the two EPIDs available at our institution (aS500 (Varian) and iViewGT (Elekta)). Based on the treatment plans of the requested patient, the software loads the parameters required to simulate treatment fields. The graphical user interface shows the selected fields with the detector limits, so that the user can modify the fields requiring double exposition or cropping for imaging. Afterward, the user verifies the portal imager positioning and manually or automatically finds, if necessary, the proper imager translation. Results: At our institution, this application allows technologists to prepare EPID positioning while they are doing the final plan verification of a patient. Since the introduction of this application, the treatment time of plans having large or asymmetrical fields was reduced of at least one minute (of a 15 to 30 min time slots every day) and the risk of irradiating EPID's electronics was decreased or eliminated. Conclusion: This application streamlines the clinic workflow and saves time in the treatment room. In addition, because it has the potential to reduce accidental EPID's electronics irradiations, it can help to preserve their image quality in the long term.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,010

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,270 · 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
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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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