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Enregistrement W2041384263 · doi:10.1118/1.4735840

MO‐G‐213AB‐03: Simulations of Real‐Time Geometric and Dosimetic Verification System Using EPID

2012· article· en· W2041384263 sur OpenAlexaff
Todsaporn Fuangrod, Henry C. Woodruff, Eric VanUytven, B McCurdy, D.J. O’Connor, Peter B. Greer

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceImage-guided radiation therapyMedical imagingComputer visionArtificial intelligenceAlgorithmMathematicsNuclear medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To demonstrate a new method for real‐time geometric and dosimetric verification of IMRT and VMAT using synchronization between predicted and measured EPID images. Methods: Predicted EPID images were calculated using a comprehensive physics‐based model. Each predicted image represents the integrated signal expected from the delivery between control points. The measured images are acquired in cine mode and compared to the set of predicted images in real‐time. The system performs geometric verification prior to dosimetric verification. When the measured image is acquired, the algorithm automatically detects the MLC leaf positions. A comparison between the leaf positions of the measured image and control points in the MLC file is made using the cosine similarity technique. The similarity index(SI) provides geometric MLC verification and synchronization between the measured and predicted images, as a uniform dose‐rate cannot be assumed for IMRT or VMAT deliveries. The SI threshold was based on a series of experiments including 21 dynamic‐IMRT fields defining pass/fail boundary(5 brain, 8 H&N, and 8 prostate cases).If geometric verification is successful, dosimetic verification is performed with the Gamma comparison(3%,3mm).The system reports the verification Result in real‐time. Results: The system was simulated by MATLAB/SIMULINK and detected geometric and dosimetric errors during delivery. Both artificially introduced errors and clinical data were used for testing and analysis of the system performance. For a tested prostate field, the cumulative dose comparisons showed the minimum and maximum number of points with Gamma index<1 as 93.5% and 98.5%, respectively. For individual dose comparisons on the same field, the values were 87% and 97%, respectively. Conclusion: This method includes automatic MLC leaf positioning, synchronization, and dosimetric verification. The pass/fail boundary of geometry was calculated based on the experiments. This system is a useful approach to detect unexpected possible errors occurring in the clinical setting and to prevent patient overdoses during radiotherapy especially in complex deliveries such as arc‐IMRT.

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: Empirique
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)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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