SU‐E‐T‐187: Clinical Use of the Software for the Automation of Treatment Field Parameters Verification Prior to Radiation Delivery
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Verification of treatment field parameters by therapists take place prior to every or first fraction. Such verification or field timeout should be completely independent from record-and-verify system. It is performed manually via reading treatment parameters from linac screen and comparing them to treatment plan. We evaluate clinical use of software allowing automation of field timeout. METHODS: The program for automated timeout performs three tasks.Plan information is extracted from PDF printouts generated by Eclipse (Varian Medical Systems, Palo Alto, CA) treatment planning system. User selects patient, plan and field to be compared with the field moded-up at the linac. Information from the Varian (Varian Medical Systems) linac's screen is extracted using video signal splitter and VGA2USB converter (Epiphan Systems, Ottawa, CA). Image farther undergoes character recognition, which works reliably for 1X, Trilogy and 2100C linacs used in out tests.The plan and linac screen information are output to the computer screen and user is alerted if mismatch is observed. The software uses tolerances established in out clinic. The program also outputs auxiliary information, e.g. bolus, which is not well alerted by or can be omitted in the record and verify system. In the workflow tested, PDF printouts are uploaded for the software during second check and automatic timeout is performed for all treatments except v-sim and first fraction (of each treatment plan). RESULTS: The software has friendly user interface and is easily included in clinical work flow. With the error rate being extremely low, we don't have data yet to claim that automated timeout provides higher safety than manual; however, it definitely cuts timeout time to 2-3sec per fields versus 10sec, if done manually. CONCLUSIONS: Field timeout automation is practicable and fits well into clinical workflow. It improves patient throughput and is expected to improve patient safety. CONFLICT OF INTEREST: S. Kriminski and I. Lysiuk: provisional patent application is submitted to United States Patent and Trademark Office.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 ».