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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».