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Enregistrement W2033036001 · doi:10.1118/1.4734886

SU‐E‐J‐51: Interfractional Trend Analysis of Dose Discrepancies Based on 2D Portal Dosimetry

2012· article· en· W2033036001 sur OpenAlexaff
LCGG Persoon, SMJJG Nijsten, Mark Podesta, JAD Snaith, W van Elmpt, Frank Verhaegen

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimetryMedicineRadiation treatment planningNuclear medicineRadiation therapyCumulative doseMedical physicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: During a radiotherapy treatment course the dose delivery can be influenced by a number of factors, e.g. anatomical changes over time. Thiscan Result in discrepancies between planned and delivered dose. The electronic portal imaging device has been demonstrated to be valuable fortransit dosimetry verification. The aim of this study is to investigate theinformation that can be derived from 2D transit portal dosimetry by examining interfractional dose changes over a treatment course. METHODS AND MATERIALS: To create a trend overview of the interfractional changes intransit dose, the predicted portal dose for the different beams is compared to a measured portal dose using a ? EVALUATION: For each beam of the delivered fraction information is extracted from the ? images to differentiatesystematic from random dose delivery errors. From the systematic dose errors of a fraction for different projected contours, derived from the treatment planning contours several metrics are extracted like percentage pixels with ? exceeding unity. Finally the extracted metrics from each contour and beam are weighted with beam weight and the average andstandard deviation are calculated, resulting in a fraction Result. For this study, we analyzed 6 lung cancer patients and 20 prostate cancer patients. RESULTS: In some prostate cases the rectal filling was causing the dose delivery problems. For the lung cancer patients, anatomy changes from the diminishing atelectasis caused a transit dose difference and adaptations to the plan were applied. CONCLUSION: We have shown that from interfractional trend overview valuable information can be derived. However, to use this for adaptive radiotherapy, 2D transit dose differences with this methodshould be correlated with the 3D delivered dose, to define decision criteria.By optimizing these decision criteria it should be possible to prevent eitherover or under dosage of the tumor or OARs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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