Measured vs simulated portal images for low MU fields on three accelerator types: Possible consequences for 2D portal dosimetry
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: As external beam treatment plans become more dynamic and the dose to normal tissue is further constrained, treatments may consist of a larger number of beams, each delivering smaller doses (or monitor units, MU), in, e.g., volumetric modulated arc therapy (VMAT). Electronic portal imaging devices (EPID) may be used to verify external beam treatments on integrated fractions as well as in a more time dependent manner such as field by field. For treatment verification performed during a fraction (e.g., individual fields or VMAT control points), the lower limit of EPID measurement capability becomes important. The authors quantified the signal and timing accuracy of EPID images for low MU intensity modulated radiotherapy (IMRT) and conformal fields. METHODS: EPID images were collected from three different vendor's accelerators for low MU fields and compared to expected images. Simulations were performed to replicate the EPID acquisition pattern and to enhance the understanding of EPID readout schemes. RESULTS: Large discrepancies between observed and predicted images were noted due to an under-response to single low MU fields. It is shown that a variability of up to 37% can be observed for low MU fields in clinically used EPID acquisition modes and that the majority of this variability can be accounted for by the readout scheme, integration, and timing of EPID acquisitions. Simulations have confirmed the causes of the discrepancies. The occurrence and extent of the variation has been estimated for clinical settings. CONCLUSIONS: Incorrect absolute EPID signals collected for low MU fields in external beam treatments will negatively affect quantitative applications such as individual field based EPID dosimetry, typically appearing as an underdose, unless corrections to currently employed EPID readout schemes are made.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».