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Enregistrement W2460316283 · doi:10.1118/1.4957155

MO‐AB‐BRA‐03: Development of Novel Real Time in Vivo EPID Treatment Verification for Brachytherapy

2016· article· en· W2460316283 sur OpenAlexaff
Gabriel Paiva Fonseca, Mark Podesta, Brigitte Reniers, Frank Verhaegen

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrachytherapyImage-guided radiation therapyDosimetryDwell timeMedical imagingImaging phantomMonte Carlo methodRadiation treatment planningNuclear medicineBiomedical engineeringMaterials scienceComputer scienceMedical physicsRadiation therapyRadiologyMedicineArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: High Dose Rate (HDR) brachytherapy treatments are employed worldwide to treat a wide variety of cancers. However, in vivo dose verification remains a challenge with no commercial dosimetry system available to verify the treatment dose delivered to the patient. We propose a novel dosimetry system that couples an independent Monte Carlo (MC) simulation platform and an amorphous silicon Electronic Portal Imaging Device (EPID) to provide real time treatment verification. Methods: MC calculations predict the EPID response to the photon fluence emitted by the HDR source by simulating the patient, the source dwell positions and times, and treatment complexities such as tissue compositions/densities and different applicators. Simulated results are then compared against EPID measurements acquired with ∼0.14s time resolution which allows dose measurements for each dwell position. The EPID has been calibrated using an Ir‐192 HDR source and experiments were performed using different phantoms, including tissue equivalent materials (PMMA, lung and bone). A source positioning accuracy of 0.2 mm, without including the afterloader uncertainty, was ensured using a robotic arm moving the source. Results: An EPID can acquire 3D Cartesian source positions and its response varies significantly due to differences in the material composition/density of the irradiated object, allowing detection of changes in patient geometry. The panel time resolution allows dose rate and dwell time measurements. Moreover, predicted EPID images obtained from clinical treatment plans provide anatomical information that can be related to the patient anatomy, mostly bone and air cavities, localizing the source inside of the patient using its anatomy as reference. Conclusion: Results obtained show the feasibility of the proposed dose verification system that is capable to verify all the brachytherapy treatment steps in real time providing data about treatment delivery quality and also applicator/structure motion during or between treatments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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