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Enregistrement W2030940097 · doi:10.1118/1.4735423

SU‐E‐T‐336: ICom ‐ A Communication Interface for Quality Assurance in VMAT Treatment Delivery

2012· article· en· W2030940097 sur OpenAlexaff
Sam Nicol, C Furstoss, W Wierzbicki, E. P. Münger

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality assuranceDICOMImaging phantomComputer scienceDosimetryDosimeterRadiation treatment planningNuclear medicineIonization chamberLinear particle acceleratorThermoluminescent dosimeterMedical physicsSimulationBiomedical engineeringRadiation therapyMedicinePhysicsBeam (structure)Operating systemRadiologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To present a VMAT QA tool that uses the iCom messaging interface from Elekta Synergy linear accelerators to record and compare, during treatment, real‐time delivery parameters with expected DICOM‐RT plan values. These delivery parameters can also be formatted offline into a new DICOM‐RT plan, then sent back to Pinnacle to compute the 3D delivered dose distribution. Method and Materials: In order to evaluate the sensitivity of our QA tool to mechanical errors and to judge their effects on the delivered dose, both static and dynamic QA plans with and without simulated errors in leaf and gantry position were delivered and analyzed. While static plans were delivered to an EPID, dynamic plans were delivered to an ArcCHECK device embedded with its own cavity insert and a Micro‐Lion ionizing chamber. To clinically assess the dosimetric accuracy of VMAT deliveries as well as treatment degradation due to machine imprecision, several SRS QA plans were finally delivered to a home made gelatine phantom embedded with small plastic inserts with both TLD and nanoDot dosimeters. To validate our approach, comparisons between calculated (planned and reconstructed) and measured absorbed doses were systematically performed. Results: First results demonstrated that real‐time delivery parameters corresponded well to expected plan values. Simulated errors in leaf and gantry position can easily be detected by our QA tool. Although work is still in progress, these deliberately introduced errors seem to have a negligible impact on delivered dose except for small fields or segments. Results obtained with VMAT plans indicate good agreement between reconstructed and planned dose distributions, as well as with dose measurements in the gelatine phantom. Conclusions: In this study, we developed a practical QA software solution based on the Elekta iCom interface to perform a) real‐time VMAT monitoring and b) a volumetric reconstruction of the delivered dose to assess degradation effects produced by machine imprecision. This approach aims to ensure that all critical aspects of VMAT delivery are properly functioning.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,015

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,336 · 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
Publié2012
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