A simple approach to using an amorphous silicon EPID to verify IMRT planar dose maps
Notice bibliographique
Résumé
A simplified method of verifying intensity modulated radiation therapy (IMRT) fields using a Varian aS500 amorphous silicon electronic portal imaging device (EPID) is demonstrated. Unlike previous approaches, it does not involve time consuming or complicated analytical processing of the data. The central axis pixel response of the EPID, as well as the profile characteristics obtained from images acquired with a 6 MV photon beam, was examined as a function of field size. Ion chamber measurements at various depths in a water phantom were then collected and it was found that at a specific depth d(ref), the dose response and profile characteristics closely matched the results of the EPID analysis. The only manipulation required to be performed on the EPID images was the multiplication of a matrix of off axis ratio values to remove the effect of the flood field calibration. Similarly, d(ref) was found for 18 MV. Planar dose maps at d(ref) in a water phantom for a bar pattern, a strip pattern, and 14 clinical IMRT fields from two patient cases each being from a separate anatomical region, i.e., head and neck as well as the pelvis, for both energies were generated by the Pinnacle planning system (V7.4). EPID images of these fields were acquired and converted to planar dose maps and compared directly with the Pinnacle planar dose maps. Radiographic film dosimetry and a MapCHECK dosimetry device (Sun Nuclear Corporation, Melbourne, FL) were used as an independent verification of the dose distribution. Gamma analysis of the EPID, film, and Pinnacle planar dose maps generated for the clinical IMRT fields showed that approximately 97% of all points passed using a 3% dose/3 mm DTA tolerance test. Based on the range of fields studied, the author's results appear to justify using this approach as a method to verify dose distributions calculated on a treatment planning system, including complex intensity modulated fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».