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Enregistrement W2018766123 · doi:10.1118/1.2761389

TU‐D‐M100F‐01: A Novel Quality Assurance Monitor for Real‐Time Verification of IMRT and IGART

2007· article· en· W2018766123 sur OpenAlexaff
Md Shafiqul Islam, B Norrlinger, Cary Fan, J Smale, Duncan M. Galbraith, Robert K. Heaton, David A. Jaffray

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultileaf collimatorQuality assuranceCollimatorIonization chamberDosimetryMonitor unitComputer scienceLinear particle acceleratorSIGNAL (programming language)Nuclear medicineBeam (structure)OpticsPhysicsMedicineIonization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To develop an independent treatment verification method which can validate radiation field delivery in real‐time throughout the treatment course. The system is designed to capture common treatment delivery errors, and is intended to eliminate the need for pre‐treatment dosimetric quality assurance of intensity modulated radiation therapy (IMRT) and enable the implementation of image guided adaptive radiation therapy. Method and Materials: A monitoring system, termed Integral Quality Monitor (IQM), has been developed that utilizes an area integrated energy fluence monitoring sensor (AIMS) positioned after the final beam shaping device (i.e. multileaf collimator (MLC)) and a signal prediction algorithm, IQM_Calc. The AIMS consists of a novel large area ionization chamber with a gradient oriented along the direction of the MLC motion. The measured signal from the AIMS can be compared in real‐time with the IQM_Calc predicted values. A prototype AIMS has been built with 2 mm thick Aluminum plates, an area of 22 cm × 22 cm and continuously varying electrode separation of 2 to 22 mm. The IQM_Calc uses a modified sector integration of MLC defined apertures and accounts for MLC characteristics such as: rounded leaf ends, transmission, and relative output factor. Testing of the IQM system was performed on Varian and Elekta linear accelerators. Results: Initial results for prostate IMRT fields show an average agreement of 2% between the measured IQM signals and the IQM_Calc results. For a 3 mm simulated MLC leaf positioning error, the signal of a prostate IMRT field changed by 2%. Conclusion: It is demonstrated that the prototype IQM system has the capability of verifying the accuracy of treatment delivery in real‐time. The system is also capable of capturing common treatment errors. The IQM system has the potential of playing an important role in the challenging QA environment of modern radiation therapy.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,323 · 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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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