Design and dosimetry of a few leaf electron collimator for energy modulated electron therapy
Notice bibliographique
Résumé
Despite the capability of energy modulated electron therapy (EMET) to achieve highly conformal dose distributions in superficial targets it has not been widely implemented due to problems inherent in electron beam radiotherapy such as planning dosimetry accuracy, and verification as well as a lack of systems for automated delivery. In previous work we proposed a novel technique to deliver EMET using an automated "few leaf electron collimator" (FLEC) that consists of four motor-driven leaves fit in a standard clinical electron beam applicator. Integrated with a Monte Carlo based optimization algorithm that utilizes patient-specific dose kernels, a treatment delivery was incorporated within the linear accelerator operation. The FLEC was envisioned to work as an accessory tool added to the clinical accelerator. In this article the design and construction of the FLEC prototype that match our compact design goals are presented. It is controlled using an in-house developed EMET controller. The structure of the software and the hardware characteristics of the EMET controller are demonstrated. Using a parallel plate ionization chamber, output measurements were obtained to validate the Monte Carlo calculations for a range of fields with different energies and sizes. Further verifications were also performed for comparing 1-D and 2-D dose distributions using energy independent radiochromic films. Comparisons between Monte Carlo calculations and measurements of complex intensity map deliveries show an overall agreement to within +/- 3%. This work confirms our design objectives of the FLEC that allow for automated delivery of EMET. Furthermore, the Monte Carlo dose calculation engine required for EMET planning was validated. The result supports the potential of the prototype FLEC for the planning and delivery of EMET.
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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 | 0,000 |
| 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 ».