Time dependent pre-treatment EPID dosimetry for standard and FFF VMAT
Notice bibliographique
Résumé
Methods to calibrate Megavoltage electronic portal imaging devices (EPIDs) for dosimetry have been previously documented for dynamic treatments such as intensity modulated radiotherapy (IMRT) using flattened beams and typically using integrated fields. While these methods verify the accumulated field shape and dose, the dose rate and differential fields remain unverified. The aim of this work is to provide an accurate calibration model for time dependent pre-treatment dose verification using amorphous silicon (a-Si) EPIDs in volumetric modulated arc therapy (VMAT) for both flattened and flattening filter free (FFF) beams. A general calibration model was created using a Varian TrueBeam accelerator, equipped with an aS1000 EPID, for each photon spectrum 6 MV, 10 MV, 6 MV-FFF, 10 MV-FFF. As planned VMAT treatments use control points (CPs) for optimization, measured images are separated into corresponding time intervals for direct comparison with predictions. The accuracy of the calibration model was determined for a range of treatment conditions. Measured and predicted CP dose images were compared using a time dependent gamma evaluation using criteria (3%, 3 mm, 0.5 sec). Time dependent pre-treatment dose verification is possible without an additional measurement device or phantom, using the on-board EPID. Sufficient data is present in trajectory log files and EPID frame headers to reliably synchronize and resample portal images. For the VMAT plans tested, significantly more deviation is observed when analysed in a time dependent manner for FFF and non-FFF plans than when analysed using only the integrated field. We show EPID-based pre-treatment dose verification can be performed on a CP basis for VMAT plans. This model can measure pre-treatment doses for both flattened and unflattened beams in a time dependent manner which highlights deviations that are missed in integrated field verifications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».