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Enregistrement W2039323744 · doi:10.1088/0031-9155/59/20/5973

A novel time dependent gamma evaluation function for dynamic 2D and 3D dose distributions

2014· article· en· W2039323744 sur OpenAlexaff
Mark Podesta, L. Persoon, Frank Verhaegen

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésQuality assuranceConsistency (knowledge bases)Computer scienceFunction (biology)Nuclear medicinePixelMedical physicsMathematicsPhysicsMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern external beam radiotherapy requires detailed verification and quality assurance so that confidence can be placed on both the delivery of a single treatment fraction and on the consistency of delivery throughout the treatment course. To verify dose distributions, a comparison between prediction and measurement must be made. Comparisons between two dose distributions are commonly performed using a Gamma evaluation which is a calculation of two quantities on a pixel by pixel basis; the dose difference, and the distance to agreement. By providing acceptance criteria (e.g. 3%, 3 mm), the function will find the most appropriate match within its two degrees of freedom. For complex dynamic treatments such as IMRT or VMAT it is important to verify the dose delivery in a time dependent manner and so a gamma evaluation that includes a degree of freedom in the time domain via a third parameter, time to agreement, is presented here. A C++ (mex) based gamma function was created that could be run on either CPU and GPU computing platforms that would allow a degree of freedom in the time domain. Simple test cases were created in both 2D and 3D comprising of simple geometrical shapes with well-defined boundaries varying over time. Changes of varying magnitude in either space or time were introduced and repeated gamma analyses were performed varying the criteria. A clinical VMAT case was also included, artificial air bubbles of varying size were introduced to a patient geometry, along with shifts of varying magnitude in treatment time. For all test cases where errors in distance, dose or time were introduced, the time dependent gamma evaluation could accurately highlight the errors.The time dependent gamma function presented here allows time to be included as a degree of freedom in gamma evaluations. The function allows for 2D and 3D data sets which are varying over time to be compared using appropriate criteria without penalising minor offsets of subsequent radiation fields in time.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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