SU-E-T-546: Clinical Impact of Detector Selection in Small Photon Beam Modelling
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Small photon fields are omnipresent in modern radiotherapy technique such as IMRT or Linac-based SRS. The specific purpose of this study is to evaluate the clinical differences in SRS treatment when different types of detectors are used for beam modelling. Methods: In this work, PDD, profiles and OF measurements were measured for a 6MV beam on an Elekta Synergy-S Linac for square field size ranging from 0.8×0.8 to 10.4×10.4 cm2. Five different detectors have been investigated: Gafchromic EBT2 film, PTW microLion liquid chamber, Sun Nuclear EDGE detector, IBA PFD Photon diode and IBA SFD stereotactic diode. To evaluate the effect of different detector-based models on SRS treatment, dose at isocenter was calculated independently for each detector in nine different cranial SRS treatment plan. All these plans had between 8 and 10 beams and field sizes ranging from 0.8 to 2.4 cm in order to simulate various tumor sizes.Results: For small field size (<4cm), the EDGE detector and the stereotactic diode SFD provided sharper penumbra when compared to microLion and photon diode PFD. The stereotactic diode was discarded of the cranial SRS study because it underestimated small field OF by 5%. For treatment plan with field size of 1.6 and 2.4 cm, the maximum discrepancy in dose calculations between all other detectors was 2.6%. For field size of 0.8 cm, the dose differences tended to be larger, going up to 3.6% Conclusions: For field size starting at 1.6×1.6cm2, PFD photon diode, EDGE detector, EBT2 gafchromic and microLion could provide reliable PDD and OF for beam modelling. A specific model for each of the detectors covered in this study is underway in Pinnacle TPS to evaluate detector-specific differences in OAR and PTV coverage.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».