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Enregistrement W2047532160 · doi:10.1088/1742-6596/573/1/012008

Uncertainty in 3D gel dosimetry

2015· article· en· W2047532160 sur OpenAlexaff
Yves De Deene, Andrew Jirasek

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimetryDosimeterCalibrationImaging phantomVoxelMedical physicsMaterials scienceNuclear medicineBiomedical engineeringOpticsComputer sciencePhysicsMedicineMathematicsStatisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three-dimensional (3D) gel dosimetry has a unique role to play in safeguarding conformal radiotherapy treatments as the technique can cover the full treatment chain and provides the radiation oncologist with the integrated dose distribution in 3D. It can also be applied to benchmark new treatment strategies such as image guided and tracking radiotherapy techniques. A major obstacle that has hindered the wider dissemination of gel dosimetry in radiotherapy centres is a lack of confidence in the reliability of the measured dose distribution. Uncertainties in 3D dosimeters are attributed to both dosimeter properties and scanning performance. In polymer gel dosimetry with MRI readout, discrepancies in dose response of large polymer gel dosimeters versus small calibration phantoms have been reported which can lead to significant inaccuracies in the dose maps. The sources of error in polymer gel dosimetry with MRI readout are well understood and it has been demonstrated that with a carefully designed scanning protocol, the overall uncertainty in absolute dose that can currently be obtained falls within 5% on an individual voxel basis, for a minimum voxel size of 5 mm 3 . However, several research groups have chosen to use polymer gel dosimetry in a relative manner by normalizing the dose distribution towards an internal reference dose within the gel dosimeter phantom. 3D dosimetry with optical scanning has also been mostly applied in a relative way, although in principle absolute calibration is possible. As the optical absorption in 3D dosimeters is less dependent on temperature it can be expected that the achievable accuracy is higher with optical CT. The precision in optical scanning of 3D dosimeters depends to a large extend on the performance of the detector. 3D dosimetry with X-ray CT readout is a low contrast imaging modality for polymer gel dosimetry. Sources of error in x-ray CT polymer gel dosimetry (XCT) are currently under investigation and include inherent limitations in dosimeter homogeneity, imaging performance, and errors induced through post-acquisition processing. This overview highlights a number of aspects relating to uncertainties in polymer gel dosimetry.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations25
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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