MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2035027799 · doi:10.1088/1742-6596/573/1/012042

Implementation of an efficient workflow process for gel dosimetry using 3D Slicer

2015· article· en· W2035027799 sur OpenAlexaff
K M Alexander, Csaba Pintér, Jonathan Andrea, Gábor Fichtinger, L J Schreiner

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimetryDosimeterWorkflowRadiation treatment planningCalibrationComputer scienceMedical physicsSoftwareOpen sourceMedical imagingProcess (computing)Nuclear medicineRadiation therapyMedicineArtificial intelligencePhysicsRadiologyDatabaseOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One challenge in gel dosimetry is the manipulation and analysis of complex data sets from different systems. In this paper, we describe a simple and fast gel dosimetry analysis tool for radiation therapy dose deliveries. Using the open source medical imaging software 3D Slicer, an extension was designed and implemented for the purpose of importing treatment planning system dose, CT imaging from simulation and at treatment, and optical CT gel dosimeter data. The extension also allows for calibration of gel dosimeter data, registration, and comparison of 3D dose distributions. The development of an open source gel dosimetry processing environment may help adoption of gels in the clinic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Physics Conference SeriesMême sujetAdvanced Radiotherapy TechniquesTravaux en français237 207