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Enregistrement W2009521340 · doi:10.1118/1.4740118

Poster - Thur Eve - 10: Long term stability of VMAT quality assurance parameters using an EPID

2012· article· en· W2009521340 sur OpenAlexaff
Julius Pekar, Kevin R. Diamond

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensMcMaster UniversityJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality assuranceCollimatorLinear particle acceleratorNuclear medicineDosimetryImage-guided radiation therapyTruebeamCalibrationComputer scienceMedical imagingMedical physicsMedicineMathematicsOpticsBeam (structure)PhysicsArtificial intelligenceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapidly growing use of volumetric modulated arc therapy (VMAT) treatments in radiation therapy calls for a quantitative, automated, and reliable quality assurance (QA) procedure that can be used routinely in the clinical setting. In this work, we present a series VMAT QA procedures used to assess dynamic multi-leaf collimator (MLC) positional accuracy, variable dose-rate accuracy, and MLC leaf speed accuracy. The QA procedures were performed using amorphous silicon electronic portal imaging devices (EPID) to determine the long term stability of the measured parameters on two Varian linear accelerators. The measurements were repeated weekly on both linear accelerators for a period of three months and the EPID images were analyzed using custom Matlab software. The results of the picket fence tests indicate that MLC leaf positions can be identified to within 0.11 mm and 0.15 mm for static gantry delivery and VMAT delivery respectively. In addition, the dose-rate, gantry speed and MLC leaf speed tests both show very good stability over the measurement period. The measurements thus far, suggest that a number of the dosimetry tests may be suitable for quarterly QA for Varian iX and Trilogy linacs. However, additional measurements are required to confirm the frequency with which each test is required for safe and reliable VMAT delivery at our centre.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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