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Enregistrement W2040287532 · doi:10.1118/1.4764563

Fast transit portal dosimetry using density‐scaled layer modeling of aSi‐based electronic portal imaging device and Monte Carlo method

2012· article· en· W2040287532 sur OpenAlexaff
Jae Won Jung, Jong Oh Kim, I Yeo, Young‐Bin Cho, Sun Mo Kim, Steven J. DiBiase

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesVarian Medical Systems
Mots-clésImaging phantomDosimetryMonte Carlo methodImage-guided radiation therapyNuclear medicineCalibrationMedical imagingRadiation treatment planningDetectorOpticsMaterials sciencePhysicsRadiation therapyMedicineMathematicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Fast and accurate transit portal dosimetry was investigated by developing a density-scaled layer model of electronic portal imaging device (EPID) and applying it to a clinical environment. METHODS: The model was developed for fast Monte Carlo dose calculation. The model was validated through comparison with measurements of dose on EPID using first open beams of varying field sizes under a 20-cm-thick flat phantom. After this basic validation, the model was further tested by applying it to transit dosimetry and dose reconstruction that employed our predetermined dose-response-based algorithm developed earlier. The application employed clinical intensity-modulated beams irradiated on a Rando phantom. The clinical beams were obtained through planning on pelvic regions of the Rando phantom simulating prostate and large pelvis intensity modulated radiation therapy. To enhance agreement between calculations and measurements of dose near penumbral regions, convolution conversion of acquired EPID images was alternatively used. In addition, thickness-dependent image-to-dose calibration factors were generated through measurements of image and calculations of dose in EPID through flat phantoms of various thicknesses. The factors were used to convert acquired images in EPID into dose. RESULTS: For open beam measurements, the model showed agreement with measurements in dose difference better than 2% across open fields. For tests with a Rando phantom, the transit dosimetry measurements were compared with forwardly calculated doses in EPID showing gamma pass rates between 90.8% and 98.8% given 4.5 mm distance-to-agreement (DTA) and 3% dose difference (DD) for all individual beams tried in this study. The reconstructed dose in the phantom was compared with forwardly calculated doses showing pass rates between 93.3% and 100% in isocentric perpendicular planes to the beam direction given 3 mm DTA and 3% DD for all beams. On isocentric axial planes, the pass rates varied between 95.8% and 99.9% for all individual beams and they were 98.2% and 99.9% for the composite beams of the small and large pelvis cases, respectively. Three-dimensional gamma pass rates were 99.0% and 96.4% for the small and large pelvis cases, respectively. CONCLUSIONS: The layer model of EPID built for Monte Carlo calculations offered fast (less than 1 min) and accurate calculation for transit dosimety and dose reconstruction.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations12
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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