SU‐E‐I‐87: Pilot Testing of Software for Automated Remote Quality Control of Digital Mammography Equipment for Use in the Ontario Breast Screening Program
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We have evaluated the feasibility of using a software package to monitor the results of quality control (QC) testing on digital mammography units in the Ontario Breast Screening Program. The intent is to make the quality control process more efficient for the technologist and physicist, and improve the consistency of test performance and results interpretation. Methods: A DICOM service class provider, “GLADYS” (originally developed at University Hospitals Leuven) was installed at pilot screening sites. All images acquired on the sitesˈ mammography systems are automatically sent to GLADYS over the PACS networks. GLADYS recognizes QC images by predetermined patient names and performs an automated analysis, measuring various parameters and generating summary thumbnail images. Clinical images are de‐identified and the technique factors and dose are extracted for tracking. The QC and dose reports are sent by email to the central monitoring site. At the central site QC image measures are plotted and thumbnail images displayed for artefact evaluation. The patient header information is stored such that dose reports can be generated. Results: GLADYS has been installed at two remote screening sites, and locally for a total of six machines. QC and dose data have been collected for the past 5.5 months. 285 QC images have been analyzed. Artefacts and changes in automatic exposure control or detector behaviour are easily perceived. Dosimetry information from 18282 patient images has been collected, with an average mean glandular dose of 1.3 mGy. Conclusions: The automated analysis works well, and reduces the technologistˈs QC workload. The addition of features to allow for automated immediate feedback to the remote sites of test results to ensure rapid response to detected problems is under development. Incorporation of centralized automatic quality control has the potential to improve the consistency and reliability of the tests and results, while streamlining QC procedures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».