Poster — Thur Eve — 25: Sensitivity to inhomogeneities for an in‐vivo EPID dosimetry method
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The electronic portal imaging device (EPID) has the potential to be used for in vivo dosimetry during radiotherapy as an additional dose delivery check. We recently proposed a simple method of using the EPID for 2D‐IVD based on correlation ratios. In this work we have investigated the sensitivity of our EPID‐IVD to inhomogeneities. Methods: We used slab phantoms that simulate water, bone, and lung, arranged in various geometries. To simulate body contours non‐orthogonal to the field, we used a water wedge. CT data of these phantoms was imported into MATLAB, in conjunction with EPID images acquired during irradiation, to calculate dose inside the phantom in isocenter plane. Each phantom was irradiated using a linear accelerator while images were acquired with the EPID (cine mode). Comparisons between EPID‐calculated and TPS dose maps were: pixel‐by‐pixel dose difference, and 3%,3mm gamma evaluation. Results: In the homogeneous case, CAX dose difference was <1%, and 3%,3mm gamma analysis yielded 99% of points with gamma<1. For the inhomogeneous phantoms, agreement decreased with increasing inhomogeneity reaching up to 10% CAX dose difference with 10cm of lung. Results from the water wedge phantom suggest that the EPID‐calculated dose can account for surface irregularities of approximately ±3cm. Conclusions: The EPID‐based IVD investigated has limitations in the presence of large inhomogeneities. Nonetheless, CAX doses never differed by >15% from the TPS. This suggests that this EPID‐IVD is capable of detecting gross dose delivery errors even in the presence of inhomogeneities, supporting its utility as an additional patient safety device.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,017 | 0,003 |
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 ».