Poster - Thur Eve - 17: Control point analysis comparison of three different treatment planning and delivery complexity levels using a commercial three dimensional diode array
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To use Control Point Analysis (Sun Nuclear Corporation, Melbourne, Florida, USA) to analyze and compare delivered VMAT plans for three different treatment planning complexity levels. METHODS: and delivered on a Varian LINAC. The delivered dose was measured using ArcCHECK™. Each plan was analyzed using SNC Patient 6 and Control Point Analysis. Gamma passing percentage was used to assess the differences between the measured and planned dose distributions and to assess the role of various control point binning scenarios. RESULTS: The prostate cases reported the highest gamma passing percentages for SNC Patient 6 (99.3%-99.5%,3%/3mm) and Control Point Analysis (99.1--99.3%,3%/3mm). The mean percentage of passing control point sectors for the prostate cases increased from 48.9±3.1% for individual control points to 69.5 ± 3.9% for 5 control points binned together to 100±0% for 10 control points binned together. Over all, there was a trend in the percentage of sectors passing gamma analysis increasing with the increase of the number of control points binned together in one sector for both passing criteria considered (48.9±3.1% for individual control points to 69.5±3.9% for 5 control points binned together in one sector to 100±0% for 10 control points binned together in one sector for the prostate). CONCLUSION: The delivery accuracy per control point depends on the MU/control point (SBRT) and the plan degree of modulation (H&N).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».