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Enregistrement W2122518848 · doi:10.1118/1.1786532

An algorithm for independent verification of Gamma Knife™ treatment plans

2004· article· en· W2122518848 sur OpenAlexaffabout
James F. Beck, Anita Berndt

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiation treatment planningCollimatorRadiosurgeryAlgorithmStandard deviationDosimetryNuclear medicineMathematicsComputer scienceMedical physicsPhysicsRadiation therapyStatisticsMedicineOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A formalism for independent treatment verification has been developed for Gamma Knife radiosurgery in analogy to the second checks being performed routinely in the field of external beam radiotherapy. A verification algorithm is presented, and evaluated based on its agreement with treatment planning calculations for the first 40 Canadian Gamma Knife patients. The algorithm is used to calculate the irradiation time for each shot, and the value of the dose at the maximum dose point in each calculation matrix. Data entry consists of information included on the plan printout, and can be streamlined by using an optional plan import feature. Calculated shot times differed from those generated by the treatment planning software by an average of 0.3%, with a standard deviation of 1.4%. The agreement of dose maxima was comparable with an average of -0.2% and a standard deviation of 1.3%. Consistently accurate comparisons were observed for centrally located lesions treated with a small number of shots. Large discrepancies were almost all associated with dose plans utilizing a large number of collimator plugs, for which the simplifying approximations used by the program are known to break down.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,007

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,292 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations10
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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