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Enregistrement W2083698498 · doi:10.1118/1.3266821

Monte Carlo based, patient‐specific RapidArc QA using Linac log files

2009· article· en· W2083698498 sur OpenAlexaff
Tony Teke, Alanah Bergman, William Kwa, Bradford Gill, Cheryl Duzenli, I. Antoniu Popescu

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesVedecká Grantová Agentúra MŠVVaŠ SR a SAVVarian Medical Systems
Mots-clésMonte Carlo methodImaging phantomLinear particle acceleratorIonization chamberMonitor unitNuclear medicineRadiation treatment planningComputer scienceMedical physicsBeam (structure)PhysicsMathematicsMedicineStatisticsIonizationOpticsRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: A Monte Carlo (MC) based QA process to validate the dynamic beam delivery accuracy for Varian RapidArc (Varian Medical Systems, Palo Alto, CA) using Linac delivery log files (DynaLog) is presented. Using DynaLog file analysis and MC simulations, the goal of this article is to (a) confirm that adequate sampling is used in the RapidArc optimization algorithm (177 static gantry angles) and (b) to assess the physical machine performance [gantry angle and monitor unit (MU) delivery accuracy]. METHODS: Ten clinically acceptable RapidArc treatment plans were generated for various tumor sites and delivered to a water-equivalent cylindrical phantom on the treatment unit. Three Monte Carlo simulations were performed to calculate dose to the CT phantom image set: (a) One using a series of static gantry angles defined by 177 control points with treatment planning system (TPS) MLC control files (planning files), (b) one using continuous gantry rotation with TPS generated MLC control files, and (c) one using continuous gantry rotation with actual Linac delivery log files. Monte Carlo simulated dose distributions are compared to both ionization chamber point measurements and with RapidArc TPS calculated doses. The 3D dose distributions were compared using a 3D gamma-factor analysis, employing a 3%/3 mm distance-to-agreement criterion. RESULTS: The dose difference between MC simulations, TPS, and ionization chamber point measurements was less than 2.1%. For all plans, the MC calculated 3D dose distributions agreed well with the TPS calculated doses (gamma-factor values were less than 1 for more than 95% of the points considered). Machine performance QA was supplemented with an extensive DynaLog file analysis. A DynaLog file analysis showed that leaf position errors were less than 1 mm for 94% of the time and there were no leaf errors greater than 2.5 mm. The mean standard deviation in MU and gantry angle were 0.052 MU and 0.355 degrees, respectively, for the ten cases analyzed. CONCLUSIONS: The accuracy and flexibility of the Monte Carlo based RapidArc QA system were demonstrated. Good machine performance and accurate dose distribution delivery of RapidArc plans were observed. The sampling used in the TPS optimization algorithm was found to be adequate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations89
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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