Impact of energy variation on Cone Ratio, PDD10, TMR20/10 and IMRT doses for flattening filter free (FFF) beam of TomoTherapy Hi-Art(TM)machines.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The beam energy (PDD10: Percent depth dose) of a Tomotherapy Hi-ArtTM machine was varied in a controlled experiment from -1.64 to +1.66%, while keeping the output at 100% and the effect of this on IMRT output, MU chamber ratio (MUR), cone ratio (CR) and Tissue Maximum Ratio (TMR20/10) was studied METHODS: In this study, Injector Current Voltage (VIC) and Pulse Forming Network Voltage (VPFN) were changed in steps such that the PDD10 was varied from golden beam value incrementally between -1.64 to +1.66%. The effect of this on other energy indicators was studied to verify the sensitivity of TMR20/10, MUR, and detector data-based-CR. To quantify the effect of energy variation on Intensity Modulated Radiation Therapy (IMRT) dose, multiple ion-chamber based dose measurements were recorded by irradiating a cylindrical phantom with standard IMRT plans. Dose variation across each commissioned Field width (FW) was tabulated against energy variation. RESULTS: Good agreement between PDD10 and TMR20/10, MUR, CR was observed. CR was more sensitive to energy change than PDD10. More variation was observed across standard IMRT plan with increasing energy. CONCLUSION: CR is more sensitive to energy changes compared to PDD10, and CR with MUR can definitely be used as surrogates for checks on a daily/weekly basis. Variation in output across the 6 standard IMRT plans can vary up to 2.8% for a 1.6% increase in energy. Hence, it is of utmost importance to manage the PDD10 tightly around +0.5% in order to regulate standard IMRT QA agreement to within 1% and patient IMRT QA within ±3%.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».