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Enregistrement W1996194343 · doi:10.1118/1.2965913

Sci-Thurs PM: Delivery-06: 2-D lag and response nonlinearity corrections for dynamic IMRT verification using an EPID

2008· article· en· W1996194343 sur OpenAlexaff
S Steciw, Brad Warkentin, S Rathee, B. G. Fallone

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPixelSliding window protocolSIGNAL (programming language)AmplitudeMedical imagingImage-guided radiation therapyNonlinear systemNuclear medicineComputer scienceMathematicsPhysicsOpticsArtificial intelligenceWindow (computing)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,303 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
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