SU‐E‐T‐194: Accounting for Support Arm Backscatter in EPID‐Based IMRT QA
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To devise a method for IMRT QA using a Pinnacle model for the EPID response which accounts for non‐uniform backscatter from the support arm. Method: The method is based on a Pinnacle treatment planning system model. It relies on determining a correction matrix (CM) that multiplies the (flood‐field calibrated) EPID image to restore pixel response to backscatter and subsequently constructing a backscatter region within the Pinnacle model that reproduces the effect of backscatter from the EPID support arm. The CM is constructed from a series of profiles calculated as the ratio of modelled to acquired slit‐beam fields. Each slit beam is offset so that the series covers the entire EPID area. Slit beams are used to minimize the dependence of response to backscatter. The CM represents the flood‐field response of the EPID mounted on the support arm as if it had been calibrated in the absence of backscatter. An iterative fitting procedure is used to adjust the backscatter region in the Pinnacle model so that the modelled flood‐field response matches the CM. Results: As expected, arbitrary‐field EPID images multiplied by the CM agree well with Pinnacle model results incorporating the backscatter region. The method was tested for 10, 20, and 30 cm square fields and shown to reduce discrepancies between the Pinnacle calculation and EPID images from 3.3, 8.3 and 9.4 %, to 0.8, 2.2 and 1.1 % respectively for the three fields. Conclusions: A novel method for IMRT QA was developed whereby acquired EPID images are multiplied by a pre‐computed correction matrix and then compared to the response from a Pinnacle model which incorporates a non‐uniform backscatter region. The method is easy to use in clinical practice and does not require measurements involving the removal of the EPID from the support arm.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».