Sci-Thurs PM: Delivery-06: 2-D lag and response nonlinearity corrections for dynamic IMRT verification using an EPID
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, EPIDs have been used for pre-treatment IMRT verification. Although EPID lag and signal nonlinearities have been investigated, they have not been implemented in the verification process. In dynamic sliding-window IMRT delivery, the dose delivered, and the time between the end of dose delivery and the end of image acquisition differ between pixels. The resulting differences in lag and signal-response across the image can cause artificial asymmetries and amplitude changes in measured EPID dose images. These artifacts alter the agreement between measured and predicted images, potentially complicating the assessment of clinical IMRT verifications. A method of 2-D (pixel-by-pixel) correction was developed based on data from sets of experiments performed to independently quantify the lag and nonlinearity characteristics of Varian's aS500 EPID. To test the correction, it was applied to two sweeping window 10×10 cm2 fields that differ only in sweeping direction. The correction resolved discrepancies in the symmetry between these two cases, and the differences between measured and predicted amplitudes evident when small numbers of MUs were delivered. To illustrate its potential use, the correction technique was applied to a measured image of a clinical IMRT field that produced a relatively poor verification result. The correction partially accounted for discrepancies between measured and Eclipse-predicted images of this field, reducing the percentage of pixels failing a Gamma analysis (3 %, 3 mm) from 8.5 to 5.6 %. This correction technique can be used to help resolve the source of discrepancies in troublesome clinical IMRT verifications.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».