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Enregistrement W2081421104 · doi:10.1118/1.4889039

SU‐F‐BRE‐01: A Rapid Method to Determine An Upper Limit On a Radiation Detector's Correction Factor During the QA of IMRT Plans

2014· article· en· W2081421104 sur OpenAlexaff
Yuji Kamio, Hugo Bouchard

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensHôpital Notre-Dame
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimeterDetectorPhysicsDosimetryMonte Carlo methodField sizeOpticsRadiationComputational physicsNuclear medicineMathematicsStatisticsMedicineBeam (structure)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Discrepancies in the verification of the absorbed dose to water from an IMRT plan using a radiation dosimeter can be wither caused by 1) detector specific nonstandard field correction factors as described by the formalism of Alfonso et al. 2) inaccurate delivery of the DQA plan. The aim of this work is to develop a simple/fast method to determine an upper limit on the contribution of composite field correction factors to these discrepancies. Methods: Indices that characterize the non‐flatness of the symmetrised collapsed delivery (VSC) of IMRT fields over detector‐specific regions of interest were shown to be correlated with IMRT field correction factors. The indices introduced are the uniformity index (UI) and the mean fluctuation index (MF). Each one of these correlation plots have 10 000 fields generated with a stochastic model. A total of eight radiation detectors were investigated in the radial orientation. An upper bound on the correction factors was evaluated by fitting values of high correction factors for a given index value. Results: These fitted curves can be used to compare the performance of radiation dosimeters in composite IMRT fields. Highly water‐equivalent dosimeters like the scintillating detector (Exradin W1) and a generic alanine detector have been found to have corrections under 1% over a broad range of field modulations (0 – 0.12 for MF and 0 – 0.5 for UI). Other detectors have been shown to have corrections of a few percent over this range. Finally, a full Monte Carlo simulations of 18 clinical and nonclinical IMRT field showed good agreement with the fitted curve for the A12 ionization chamber. Conclusion: This work proposes a rapid method to evaluate an upper bound on the contribution of correction factors to discrepancies found in the verification of DQA plans.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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