Sci—Wed PM: Delivery—02: Characterization and Clinical Evaluation of RADPOS 4D <i>in vivo</i> Dosimetry System
Notice bibliographique
Résumé
A novel 4D in vivo dosimetry system, RADPOS, has recently been developed. The system combines a MOSFET dosimeter with an electromagnetic positioning sensor and is currently used in a clinical trial to determine its potential for application in external beam treatments. The probe is small (1.3 mm diameter) and can be used either on patient skin or inside natural body cavities as a real time treatment verification tool providing immediate feedback about patient motion and the accuracy of the delivered dose. Preliminary tests have shown that the RADPOS has dosimetric characteristics similar to microMOSFET detectors, when the last one is used alone. The system can measure displacements with an accuracy ranging from (1.1–1.3) mm, within a volume defined by the coordinates: , , and , related to the transmitter. The stability of the RADPOS position readout is within 0.21 ± 0.07 mm and is not affected by the linac beam. The clinical trial involves lung cancer patients treated with external beam radiotherapy. Four RADPOS detectors are positioned at marked points on the patients' abdomen and chest during an initial 4DCT and subsequent treatment fractions. Position coordinates of the sensors are read in real time and compared to determine deviation from initial breathing patterns measured during the 4DCT. Total dose is read at the end of each fraction. Initial clinical results show that the RADPOS system can measure the amplitude and period of the patients breathing pattern and can provide a means to identify corresponding changes in dose.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,010 | 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 ».