Accuracy of automatic couch corrections with on‐line volumetric imaging<sup>*</sup>
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to characterize automatic remote couch adjustment and to assess the accuracy of automatic couch corrections following localization with cone-beam CT (CBCT). Automatic couch movement was evaluated through passive reflector markers placed on a phantom, tracked with an optical tracking system (OTS). Repeated couch movements in the lateral, cranial/caudal, and vertical directions were monitored through the OTS to assess velocity and response time. In conjunction with CBCT, remote table movement for patient displacements following initial setup was available on four linear accelerators (Elekta Synergy). After the initial CBCT scan assessment, patients with isocenter displacements that exceeded clinical protocol tolerances were corrected using remote automatic couch movement. A verification CBCT scan was acquired after any remote movements. These verification CBCT datasets were assessed for the following time periods: one month post clinical installation, and six months later to monitor remote couch correction stability. Residual error analysis was evaluated using the verification scans. The mean +/- standard deviations (mu +/- sigma) of couch movement based on phantom measurements with the OTS were 0.16 +/- 0.48 mm, 0.32 +/- 0.30 mm, 0.11 +/- 0.12 mm in the L/R, A/P, and S/I couch directions, respectively. The fastest maximum velocity was observed in the inferior direction at 10.5 mm/s, and the slowest maximum velocity in the left direction at 3.6 mm/s. From 1134 verification CBCT registrations for 207 patients, the residual error for each translational direction from each month evaluated are reported. The mu was less than 0.3 mm in all directions, and sigma was in the order of 1 mm. At a 3 mm threshold, 21 of the 1134 fractions (2%) exceeded tolerance, attributed to patient intrafraction movement. Remote automatic couch movement is reliable and effective for adjusting patient position with a precision of approximately 1mm. Patient residual error observed in this study demonstrates that displacement is minimal after remote couch adjustment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».