Compensator quality control with an amorphous silicon EPID
Notice bibliographique
Résumé
The calibration and quality control of compensators is conventionally performed with an ion chamber in a water-equivalent phantom. In our center, the compensator factor and four off-axis fluence ratios are measured to verify the central axis beam modulation and orientation of the compensator. Here we report the investigation of an alternative technique for compensator quality control using an amorphous silicon electronic portal imaging device (a-Si EPID). Preliminary experiments were performed to identify appropriate EPID operating parameters for this relative dosimetric study and also to quantify EPID operation. The pixel value versus energy fluence response of the EPID for both open and compensated fields was then determined, and expressed via calibration curves. For open fields the response was seen to be linear, whereas for compensated fields it exhibited a small quadratic component. To account for field size effects, we measured EPID scatter factors. These exhibited small but non-negligible dependencies on compensator thickness and source-detector distance. Finally, a number of test and clinical compensators were evaluated to assess the suitability of the EPID for compensator quality control. Our results indicate that the a-Si EPID can measure clinical compensator factors and off-axis energy fluence ratios to within 2% of values measured by a Farmer chamber on average, and so is a suitable ion chamber replacement.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».