Poster — Thur Eve — 25: In vivo dosimetric verification of intensity‐modulated radiation therapy
Notice bibliographique
Résumé
Dosimetric verification of patient treatment plans has become increasingly important due to the widespread use of complicated delivery techniques. IMRT and VMAT treatments are typically verified prior to start of the patient's course of treatment, using a point dose and/or a film measurement. Pre-treatment verification will not detect patient or machine-related errors; therefore, in vivo dosimetric verification is the only way to determine if the patient's treatment was delivered correctly. Portal images were acquired throughout the course of five prostate and six head-and-neck patient IMRT treatments. The corresponding predicted images were calculated using a previously developed portal dose image prediction algorithm, which combines a versatile fluence model with a patient scatter and EPID dose prediction model. The prostate patient image agreement was found to vary day-to-day due to rectal gas pockets and the effect of adjustable support rails on the patient couch. The head-and-neck patient images were observed to be more consistent daily, but an increased measured dose was evident at the periphery of the patient, likely due to patient weight loss. The majority of the fields agreed within 3% and 3 mm for greater than 90% of the pixels, as established by the χ-comparison. This work demonstrates the changes in patient anatomy that are detectable with the portal dose image prediction model. Prior to clinical implementation, the effect of the couch must be incorporated into the model, the image acquisition must be automatically scheduled and routine EPID QA must be undertaken to ensure the collection of high-quality EPID images.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,006 |
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 ».