Poster - Thurs Eve-33: Initial implementation of a novel, measurement-based IMRT QA method
Notice bibliographique
Résumé
Current measurement-based QA for IMRT typically involves a composite dose delivery to a phantom. However, this approach does not allow a direct dosimetric evaluation of the delivered treatment with respect to the patient anatomy. In this work we implement a novel, measurement-based IMRT QA method which provides an accurate reconstruction of the 3D-dose distribution in the patient model. The RPC Head&Neck phantom and two clinical prostate cases have been examined to date. Step & shoot plans were developed satisfying required dose metrics. A 2D-array of dose chambers (MatriXX, IBA Dosimetry) was mounted on a linear accelerator to capture delivered fluence. The measurement data were read directly by the control software (COMPASS, IBA Dosimetry), which also provides the ability to import patient plan data from the TPS. The COMPASS software also includes a dose calculation engine and head fluence model and requires beam commissioning procedures analogous to those of a TPS. Reconstructed doses and DVHs were compared to those calculated by the TPS. The beam model in the COMPASS software was able to predict percentage depth dose and X and Y profiles for MLC-defined apertures ranging from 1×1-20×20 cm∧2 to within 1.5% (depth-dose), 2.0% (in-field profiles), and 2.5% (out-of-field profiles). Reconstructed doses in the test plans were mostly within 2% of those in the TPS. DVHs compared to <1.2%. Reconstructed doses were overlaid on CT data and contoured structures, to enable a clinically useful understanding of discrepancies as compared to the TPS plan. Research partially sponsored by IBA Dosimetry.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,006 |
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 ».