Poster - Thur Eve - 01: Development of simple and fast EBT2 film calibration procedure using PDD table
Notice bibliographique
Résumé
Standard calibration procedure for EBT films is laborious and time-consuming. The objective of this work was to develop a simple and fast approach of EBT2 film calibration using PDD tables. EBT2 sheet is cut into 3 stripes of 5×25.5cm2. The strips were exposed to dose of 600, 200 and 70cGy at dmax each while placed horizontally in the middle of a 30×30×30cm3 solid water phantom. Varian 21EX 6MV 10×10cm2 beam was used with the gantry rotated to 90° and SSD of 100cm to the phantom surface. After at least 24 hours, the films were digitized with flatbed scanner (Epson10000XL), according to a modified ISP scanning protocol. All images were analysed using an in-house Matlab code and ImageJ software. The net-optical densities against depths in the solid phantom were calibrated using PDD tables measured with ionization chamber for same machine. For verification, another calibration curve was generated for the same film batch following the same calibration protocol. Seven pieces of films were exposed to known doses and these doses were reconstructed using two derived calibration curves. The proposed approach was 3.6 times faster than the standard considering the number of films used in each methods, 3 stripes compared to11 pieces. The mean relative dose difference calculated for these films using the PDD calibration and the standard methods was 1.0±1.2% and 0.5±2.2% with maximum relative differences of 3.0% and 4.7% respectively. Our results show that PDD calibration approach is much easier, faster and predicts dose more reproducibly and accurately than the standard approach.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,010 |
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 ».