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Enregistrement W1983097742 · doi:10.1118/1.3612033

SU-E-T-82: Position-Dependent Discrete Point Spread Functions for EPID IMRT QA

2011· article· en· W1983097742 sur OpenAlexaff
Eleodor Nichita, Orest Ostapiak, Theo Farrell

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpticsPoint spread functionMonte Carlo methodImage-guided radiation therapyPhysicsPosition (finance)Superposition principleMedical imagingMathematicsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To devise a position-dependent point spread function (PSF) to account for differences in EPID response to X-ray scattering, glare, and photon energy compared to a water slab modeled within a treatment planning system.Method: Since the EPID image corresponds to a discrete pixel grid, the method calculates a discrete, position-dependent, PSF based only on measurements and treatment-planning-system (TPS) results, without resorting to separate Monte Carlo calculations. The PSF is sought in the form of a linear combination of azimuthally-symmetric functions (depending only on the distance between the interaction and scoring point) with position-dependent coefficients (to account for increased off-axis response). The PSF is calculated for a suitable test-pattern, by minimizing the difference, in a least-squares sense, between the acquired EPID image and the image obtained from the superposition of the PSF on the TPS result. Results: The method was tested using numerically-simulated TPS results and EPID measurements. To provide a numerically rigorous test for the method, a 20% increase in off-axis EPID response due to beam softening (higher than the real value) was assumed. An 8 by 6 checkerboard field was used as the test pattern to calculate the PSF which was subsequently applied to a simulated IMRT field consisting of a 20 by 20 array of 5-mm square beamlets with random fluence values. The calculated PSF was able to reproduce the EPID image for the test pattern to within 1% (compared to 15% for a position-invariant PSF) and the EPID image for the IMRT field to within 0.5% (compared to 16% for a position-invariant PSF). Conclusions: A method for calculating a discrete, position-dependent EPID PSF was developed. Preliminary tests show the method to be successful in reproducing simulated X-ray scattering, glare, and off-axis response of the EPID to within 1 %, which makes it promising for IMRT QA.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,266 · 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
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

Citations0
Publié2011
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