TH-E-211-05: Reference Dosimetry during Diagnostic CT Examination Using XR-QA Radiochromic Film Model
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We applied 2D reference dosimetry protocol for dose measurements using XR-QA radiochromic film model during diagnostic computed tomography (CT) examinations carried out on patients and humanoid Rando phantom. Methods: Response of XR-QA model GAFCHROMIC™ film reference dosimetry system was calibrated in terms of Air-Kerma in air. Four most commonly used CT protocols were selected on our scanner (GE Lightspeed VCT 64), covering 3 anatomical sites (Head, Chest, and Abdomen). For each protocol, 25 patients ongoing planned diagnostic CT examination were recruited. Surface dose was measured using 4 or 8 strips taped on patientsˈ skin and on Rando phantom. Film pieces were scanned prior to and after irradiation using Epson Expression™ 10000XL document scanner. Optical reflectance of the unexposed film piece was subtracted from exposed one to obtain final net reflectance change, which is subsequently converted to dose using previously established calibration curves. Results: Our measurements show that skin dose variation has a sinusoidal pattern along the scanning axis due to the helical movement of the X-ray tube around body, and axial movement with pitch around head. Preliminary results show that the average skin dose for patients can be up to 6.8 cGy, 7.6 cGy, 6.0 cGy and 7.0 cGy for Head, Chest, Abdomen and Angio Abdomen protocol. The obtained experimental Dose-Length Products (DLP) show higher values than CT based DLP taken from the scanner console. Conclusions: In this work, we applied an Air-Kerma in air based radiochromic film reference dosimetry protocol for in vivo skin dose measurements. We found that green channel extracted from the scanned RGB image is the best suited for dose measurements in the range from 0 to 20 cGy. Measured skin doses and corresponding DLPs are larger than provided by the manufacturers since they are measured on the skin of the patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».