SU‐E‐T‐526: Evaluation of Dose Mapping Errors via Use of a Volume‐Based Dose Mapping Method
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To quantify dose mapping errors (DMEs) of a point-based dose mapping method for 4D lung treatment plans. METHODS: Point-based dose mapping methods utilize deformation vector fields (DVFS) to interpolate dose from a deformed image. Volume-based dose mapping methods consider the volume overlap between deformed and reference voxels; defining dose as the integral energy divided by the integral mass of the voxel, and conserving integral dose . DME is defined as the dose differences between volume-based and point-based mapped dose (DME=(DpointBased-DvolumeBased)/DRx). The DME for a 4D lung case is compared with a bitmap DME method, both using a Pinnacle research version 8.1y DVF. DME is computed for ten 4D lung cases (five 10 phases, five 3 phase) with Pinnacle research version 9.100 DVFs. Multi-phase accumulated 4D DMEs are also evaluated. RESULTS: For all cases, the largest DMEs are located in the dose/density gradient regions. With Pinnacle 8.1y DVF, mapping dose from phase 9 to phase 0, results in a DME=-0.2%±6.1% (range of -76%∼112%). The same case with Pinnacle 9.100 DVFs, DME=0.3%±4.8%(-41%∼32%). Locations of large DME are consistent with those from the bitmap method. For the ten 4D lung cases, accumulated mean DME are within ±0.07% (std. deviations: 1∼5%, range -102%∼64%). Maximum tumor DMEs are less than 30cGy (DRx=7200cGy) for all patients. CONCLUSIONS: Due to its inherent integral dose conservation, volume-based dose mapping methods can quantify errors in point-based dose mapping methods. While mean DME values are small for the cases tested, standard deviations near 5% indicate that a substantial number of voxels have ∼5% dose mapping errors, however these dose errors do not occur in the target structures. Work supported by NIH P01CA116602.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».