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Enregistrement W2000812045 · doi:10.1118/1.4894873

Poster — Thur Eve — 17: In‐phantom and Fluence‐based Measurements for Quality Assurance of Volumetric‐driven Adaptation of Arc Therapy

2014· article· en· W2000812045 sur OpenAlexaff
B Schaly, Douglas A. Hoover, Sylvia Mitchell, Eugene Wong

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality assuranceImaging phantomRadiation treatment planningComputer scienceImage-guided radiation therapyMedical physicsProcess (computing)Nuclear medicineMedical imagingMedicineRadiation therapyArtificial intelligenceRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During volumetric modulated arc therapy (VMAT) of head and neck cancer, some patients lose weight which may result in anatomical deviations from the initial plan. If these deviations are substantial a new treatment plan can be designed for the remainder of treatment (i.e., adaptive planning). Since the adaptive treatment process is resource intensive, one possible approach to streamlining the quality assurance (QA) process is to use the electronic portal imaging device (EPID) to measure the integrated fluence for the adapted plans instead of the currently‐used ArcCHECK device (Sun Nuclear). Although ArcCHECK is recognized as the clinical standard for patient‐specific VMAT plan QA, it has limited length (20 cm) for most head and neck field apertures and has coarser detector spacing than the EPID (10 mm vs. 0.39 mm). In this work we compared measurement of the integrated fluence using the EPID with corresponding measurements from the ArcCHECK device. In the past year nine patients required an adapted plan. Each of the plans (the original and adapted) is composed of two arcs. Routine clinical QA was performed using the ArcCHECK device, and the same plans were delivered to the EPID (individual arcs) in integrated mode. The dose difference between the initial plan and adapted plan was compared for ArcCHECK and EPID. In most cases, it was found that the EPID is more sensitive in detecting plan differences. Therefore, we conclude that EPID provides a viable alternative for QA of the adapted head and neck plans and should be further explored.

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)0,002
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,291 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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