MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2011000119 · doi:10.1118/1.2031065

Sci‐PM Sat ‐ 06: Investigating dose resolution in CT polymer gel dosimetry

2005· article· en· W2011000119 sur OpenAlexaff
Michelle Hilts, Cheryl Duzenli, Andrew Jirasek

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimetryImaging phantomVoxelImage resolutionNuclear medicineMedical imagingMaterials scienceIterative reconstructionBiomedical engineeringMedical physicsMedicineComputer scienceRadiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

X‐ray computed tomography (CT) is a novel method of extracting 3D dose information from irradiated polymer gels and presents an exciting possibility for widespread clinical application of gel dosimetry. However, clinical use remains limited due, in part, to poor dose resolution. This work investigates dose resolution in CT polyacrylamide gel (PAG) dosimetry and provides optimization strategies for improving dose resolution. In addition, using current PAG formulations, achievable dose resolution is calculated for a range of voxel sizes given a 1 hour imaging time constraint. Phantom design, imaging protocol and voxel size are all shown to be important considerations for improving dose resolution due to their effects on image noise. Specific recommendations include: minimizing phantom size, maximizing tube voltage, using standard or soft reconstruction algorithms and increasing voxel size where clinically appropriate. Dose resolution also depends on the sensitivity and dose range of the gel CT to dose response and for PAGs a 50%C (cross‐linking fraction) gel is shown to provide the best dose resolution. With technique optimization dose resolutions of < 3% for region of interest imaging and ∼ 5% for volume imaging (2.5×2.5×3mm3 voxel size) can be obtained. These results approach those of MRI and OCT gel dosimetry within a shorter (⩽ 1hr) imaging time and highlight the potential for CT gel dosimetry to be a clinically successful 3D dosimetry tool. Future work remains in developing gels more sensitive to CT read‐out and implementing multi‐slice CT imaging, advances which stand to further increase the quality of CT gel dosimetry.

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)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0050,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical Physics→Même sujetAdvanced Radiotherapy Techniques→Travaux en français237 207→