Poster - Thurs Eve-18: Performance evaluation of MV CT imaging on the HI ART II tomotherapy unit
Notice bibliographique
Résumé
The HI-ART II unit (TomoTherapy Inc., Madison WI) is a modality used by the London Regional Cancer Program (LRCP) for radiation therapy. This machine uses the same source of Megavoltage energy radiation to image (3.5 MV) and to treat (6MV) patients, combining the functionality of a traditional linear accelerator and CT simulator into one unit. Thus, it is possible to assess patient positioning and adjust for anatomy changes just prior to radiation therapy. Unfortunately, at MV energy levels, the physics of radiation interaction limits image quality, and gives rise to an inherent dose limitation concern that enhances noise levels. Therefore, we propose to quantify the image quality produced by the HI-ART II unit using techniques established for kVCT scanner technology. Our study involved the use of three standard phantoms to test image resolution, noise, uniformity, and linearity for a 512 × 512 reconstruction matrix and three scan pitch settings (0.8, 1.6, and 2.4). Results follow: linearity between MV CT number versus relative electron density was observed, noise calculations ranged from 2.15-2.51%, and a distinct central artifact was revealed during uniformity testing. The linearity between MV CT number versus relative electron density implies that MV CT images are highly suitable for dose calculations. MV CT image quality of uniform phantoms were acceptable and demonstrated noise levels higher than those produced by kVCT simulators. Further study is necessary to correct for the central artifact in MV CT images.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».