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Enregistrement W2054126933 · doi:10.1118/1.3250859

An integral quality monitoring system for real‐time verification of intensity modulated radiation therapy

2009· article· en· W2054126933 sur OpenAlexaff
Mohammad K. Islam, Bernhard D. Norrlinger, J Smale, Robert K. Heaton, Duncan M. Galbraith, Cary Fan, David A. Jaffray

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultileaf collimatorIonization chamberQuality assuranceBeam (structure)DosimetryCollimatorOpticsLaser beam qualityMonitor unitProton therapySensitivity (control systems)Intensity modulationMaterials scienceLinear particle acceleratorPhysicsNuclear medicineIonizationElectronic engineeringMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To develop an independent and on-line beam monitoring system, which can validate the accuracy of segment-by-segment energy fluence delivery for each treatment field. The system is also intended to be utilized for pretreatment dosimetric quality assurance of intensity modulated radiation therapy (IMRT), on-line image-guided adaptive radiation therapy, and volumetric modulated arc therapy. METHODS: The system, referred to as the integral quality monitor (IQM), utilizes an area integrating energy fluence monitoring sensor (AIMS) positioned between the final beam shaping device [i.e., multileaf collimator (MLC)] and the patient. The prototype AIMS consists of a novel spatially sensitive large area ionization chamber with a gradient along the direction of the MLC motion. The signal from the AIMS provides a simple output for each beam segment, which is compared in real time to the expected value. The prototype ionization chamber, with a physical area of 22 x 22 cm2, has been constructed out of aluminum with the electrode separations varying linearly from 2 to 20 mm. A calculation method has been developed to predict AIMS signals based on an elementwise integration technique, which takes into account various predetermined factors, including the spatial response function of the chamber, MLC characteristics, beam transmission through the secondary jaws, and field size factors. The influence of the ionization chamber on the beam has been evaluated in terms of transmission, surface dose, beam profiles, and depth dose. The sensitivity of the system was tested by introducing small deviations in leaf positions. A small set of IMRT fields for prostate and head and neck plans was used to evaluate the system. The ionization chamber and the data acquisition software systems were interfaced to two different types of linear accelerators: Elekta Synergy and Varian iX. RESULTS: For a 10 x 10 cm2 field, the chamber attenuates the beam intensity by 7% and 5% for 6 and 18 MV beams, respectively, without significantly changing the depth dose, surface dose, and dose profile characteristics. An MLC bank calibration error of 1 mm causes the IQM signal of a 3 x 3 cm2 aperture to change by 3%. A positioning error in a single 5 mm wide leaf by 3 mm in 3 X 3 cm2 aperture causes a signal difference of 2%. Initial results for prostate and head and neck IMRT fields show an average agreement between calculation and measurement to within 1%, with a maximum deviation for each of the smallest beam segments to within 5%. When the beam segments of a prostate IMRT field were shifted by 3 mm from their original position, along the direction of the MLC motion, the IQM signals varied, on average, by 2.5%. CONCLUSIONS: The prototype IQM system can validate the accuracy of beam delivery in real time by comparing precalculated and measured AIMS signals. The system is capable of capturing errors in MLC leaf calibration or malfunctions in the positioning of an individual leaf. The AIMS does not significantly alter the beam quality and therefore could be implemented without requiring recommissioning measurements.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, 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

Citations79
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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