Sci—Fri PM: Delivery — 08: Characterizing the spatially varying fluence and spectra of a kV imaging source for dose calculations
Notice bibliographique
Résumé
Kilovoltage (kV) daily image‐guided radiotherapy (IGRT) procedures accumulate radiation dose within the patient that is currently not routinely incorporated in the treatment plan. As part of the process of developing a patient‐specific kV dose computation tool, the kV x‐ray source must be characterized. We propose a simple, clinically feasible experimental characterization method using in‐air dose measurements along the transverse axis. We determine half‐value layer (HVL) along the transverse axis, from which we derive the HVL‐specific mass‐absorption coefficient, which is used to determine beam fluence. These values are interpolated over the entire field. The spectrum at each interpolation point in the field is found from HVL and accelerating potential (kVp) using third‐party software Spektr. We use this method to characterize the spatially varying fluence and spectra of a Varian® On‐Board Imaging® source for energies 80, 100 and 125 kVp. This characterization is used to compute dose within a heterogeneous phantom, using our previously validated in‐house dose computation software, which we compare with relative dose measurements. We show that for a 10×10 cm2 field size using no added filtration, the agreement for all three energies is within 2% for the central depth‐dose profile and within 2.6% for the transverse profiles. This clinically feasible experimental characterization method for kV imaging sources represents a crucial step in the development of a patient‐specific dose computation tool.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,286 | 0,139 |
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 ».