Poster — Thur Eve — 29: Detecting changes in IMRT QA using statistical process control
Notice bibliographique
Résumé
Statistical process control (SPC) methods were used to analyze 239 measurement based individual IMRT QA events. The selected IMRT QA events were all head and neck (H&N) cases with 70Gy in 35 fractions, and all prostate cases with 76Gy in 38 fractions planned between March 2009 and 2012. The results were used to determine if the tolerance limits currently being used for IMRT QA were able to indicate if the process was under control. The SPC calculations were repeated for IMRT QA of the same type of cases that were planned after the treatment planning system was upgraded from Eclipse version 8.1.18 to version 10.0.39. The initial tolerance limits were found to be acceptable for two of the three metrics tested prior to the upgrade. After the upgrade to the treatment planning system the SPC analysis found that the a priori limits were no longer capable of indicating control for 2 of the 3 metrics analyzed. The changes in the IMRT QA results were clearly identified using SPC, indicating that it is a useful tool for finding changes in the IMRT QA process. Routine application of SPC to IMRT QA results would help to distinguish unintentional trends and changes from the random variation in the IMRT QA results for individual plans.
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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 | 0,017 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».