Dosimetric considerations for validation of a sequential IMRT process with a commercial treatment planning system
Notice bibliographique
Résumé
Commercial multileaf collimator (MLC) systems can employ leaves with rounded ends. Treatment planning beam modelling should consider the effects of transmission through rounded leaf ends to provide accurate dosimetry for IMRT treatments delivered with segmented MLC. We determined that an MLC leaf gap reduction of 1.4 mm is required to obtain an agreement between calculated and measured profile 50% dose points. A head and neck dosimetry phantom, supplied by the Radiological Physics Center (RPC), was planned and irradiated as a necessary credentialing requirement for the RTOG H-0022 protocol. The agreement between the RPC TLD measurements and treatment planning calculations was within experimental error for the primary and secondary planning target volumes (PTVs); however, the calculated mean dose for the critical structure was approximately 9% lower than the RPC TLD measurements. RPC radiochromic film profile measurements also indicated significant discrepancies (>5%) with calculated values especially in the high dose gradient region in the vicinity of the critical structure. These results substantiate our own in-house phantom measurements, performed with the same IMRT fields as for the RPC phantom experiment, using Kodak EDR2 film to measure absolute dose. Our results indicate a maximum underestimate of calculated dose of 12% with no leaf gap reduction. The discrepancy between measured and calculated phantom values is reduced to +/- 5% when a leaf gap reduction of 1.4 mm is used. A further improvement in the accuracy of dose calculation is not possible without a more accurate modelling of the leaf end transmission by the planning system. In the absence of published dosimetric criteria for IMRT our results stress the need for stringent in-house dosimetric QA and validation for IMRT treatments. We found the dosimetric validation service provided by the RPC to be a valuable component of our IMRT validation efforts.
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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 ».