Dosimetric investigation and portal dose image prediction using an amorphous silicon electronic portal imaging device
Notice bibliographique
Résumé
A two step algorithm to predict portal dose images in arbitrary detector systems has been developed recently. The current work provides a validation of this algorithm on a clinically available, amorphous silicon flat panel imager. The high-atomic number, indirect amorphous silicon detector incorporates a gadolinium oxysulfide phosphor scintillating screen to convert deposited radiation energy to optical photons which form the portal image. A water equivalent solid slab phantom and an anthropomorphic phantom were examined at beam energies of 6 and 18 MV and over a range of air gaps (approximately 20-50 cm). In the many examples presented here, portal dose images in the phosphor were predicted to within 5% in low-dose gradient regions, and to within 5 mm (isodose line shift) in high-dose gradient regions. Other basic dosimetric characteristics of the amorphous silicon detector were investigated, such as linearity with dose rate (+/- 0.5%), repeatability (+/- 2%), and response with variations in gantry rotation and source to detector distance. The latter investigation revealed a significant contribution to the image from optical photon spread in the phosphor layer of the detector. This phenomenon is generally known as "glare," and has been characterized and modeled here as a radially symmetric blurring kernel. This kernel is applied to the calculated dose images as a convolution, and is successfully demonstrated to account for the optical photon spread. This work demonstrates the flexibility and accuracy of the two step algorithm for a high-atomic number detector. The algorithm may be applied to improve performance of dosimetric treatment verification applications, such as direct image comparison, backprojected patient dose calculation, and scatter correction in megavoltage computed tomography. The algorithm allows for dosimetric applications of the new, flat panel portal imager technology in the indirect configuration, taking advantage of a greater than tenfold increase in detector sensitivity over a direct configuration.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».