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Enregistrement W2025937454 · doi:10.1118/1.4740180

Poster — Thur Eve — 71: Improved dose accuracy for plan checking IMRT breast plans

2012· article· en· W2025937454 sur OpenAlexaff
Robert Corns, S. Thomas, Piotr Dubrowski, V. Huang, L Shahine

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensAbbotsford Veterinary ClinicBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlan (archaeology)Computer scienceMedical physicsMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dose verification as part of plan checking is a critical component of high quality patient care. IMSure QA is a software platform used at the BC Cancer Agency that facilitates dose verification for both conformal and IMRT plans. We have recently initiated treating breast tangents using IMRT at the Fraser Valley Centre and noted increased dose discrepancies (mean difference of -3%) between Eclipse and IMSure's QA module. We identified two potential sources of error: air flash and tissue heterogeneity. We extend our generated fluences 3cm past the breast contour and into air to account for breathing, set-up uncertainties and swelling. IMSure does not account for the fluence in air or air flash. We present an air-flash-correction factor based on the ratios of TMRs and Phantom Scatter Factors which use the field sizes of fields with and without the air flash. In addition, we present a method to improve the heterogeneity correction used by IMSure to better match that used by AAA. Effectively we remove the IMSure's inherent heterogeneity correction and manually apply a AAA-based heterogeneity-correction factor. We evaluated our correction factors on a sample of 8 patients (32 fields) using ANOVA methods to determine which dose corrections most accurately reproduce Eclipse's values. We found the air-flash correction coupled with IMSure's inherent-heterogeneity correction has the best dose accuracy (mean difference improved from -3% to 0.3%). The AAA-heterogeneity correction alone also improved the accuracy (mean difference improved from -3% to - 1.5%), which is acceptable for plan checking purposes.

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)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0110,002

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 GPT0,304
Écart entre enseignants0,287 · 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
GenreAutre

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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