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Enregistrement W2018297554 · doi:10.1118/1.4894996

Poster — Thur Eve — 10: Partial kV CBCT, complete kV CBCT and EPID in breast treatment: a dose comparison study for skin, breasts, heart and lungs

2014· article· en· W2018297554 sur OpenAlexaff
E Roussin, Laurie Archambault, W Wierzbicki

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNuclear medicineCone beam computed tomographyImage-guided radiation therapyDosimetryCone beam ctIonization chamberMedical imagingRadiologyComputed tomographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advantages of kilovoltage cone beam CT (kV CBCT) imaging over electronic portal imaging device (EPID) such as accurate 3D anatomy, soft tissue visualization, fast rigid registration and enhanced precision on patient positioning has lead to its increasing use in clinics. The benefits of this imaging technique are at the cost of increasing the dose to healthy surrounding organs. Our center has moved toward the use of daily partial rotation kV CBCT to restrict the dose to healthy tissues. This study aims to better quantify radiation doses from different image‐guidance techniques such as tangential EPID, complete and partial kV CBCT for breast treatments. Cross‐calibrated ionization chambers and kV calibrated Gafchromic films were used to measure the dose to the heart, lungs, breasts and skin. It was found that performing partial kV CBCT decreases the heart dose by about 36%, the lungs dose by 31%, the contralateral breast dose by 41% and the ipsilateral breast dose by 43% when compared to a full rotation CBCT. The skin dose measured for a full rotation CBCT was about 0.8 cGy for the contralateral breast and about 0.3 cGy for the ipsilateral breast. The study is still ongoing and results on skin doses for partial rotation kV CBCT as well as for tangential EPID images are upcoming.

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)0,001
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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