Poster - Thurs Eve-07: The dosimetric consequences of MLC position inaccuracy in IMRT
Notice bibliographique
Résumé
The Multileaf Collimator (MLC), the most widely used means of intensity modulating beams for IMRT, is subject to random and systematic errors in leaf positions that may compromise the treatment quality. This work is a simulation study of the effect of random and systematic errors in leaf position on delivered dose distributions. The dosimetric effects of random errors of up to 2 mm and systematic errors (±1mm in 2 banks, ±0.5mm in 2 banks and 2mm in 1 bank of leaves) were analysed for a typical head and neck IMRT plan and a typical prostate IMRT plan. Dose Volume Histograms and Equivalent Uniform Doses (EUD) of the target volumes, bladder and rectum for the prostate plan and brainstem, larynx, parotids and spinal cord for the head and neck plan were calculated with and without MLC positioning errors and compared. The results show that if we adopt a 2% change in EUD of the target and 2 Gy for the OARs as acceptable levels of uncertainty in dose due to MLC effects only, then random errors of up to 2mm may be tolerated but systematic errors in leaf position will need to be limited to 0.5mm. Our study provides guidance, based on a surrogate of clinical outcome, for the development of quality control standards for multileaf collimators.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».