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Enregistrement W2462196795 · doi:10.1118/1.4957185

MO‐B‐BRB‐03: 3D Dosimetry in the Clinic: Validating Special Techniques

2016· article· en· W2462196795 sur OpenAlexaboutno aff
Titania Juang

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimetryDosimeterMedical physicsWorkflowQuality assuranceTomotherapyRadiation treatment planningComputer scienceMedicineNuclear medicineRadiation therapyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Full three‐dimensional (3D) dosimetry using volumetric chemical dosimeters probed by 3D imaging systems has long been a promising technique for the radiation therapy clinic, since it provides a unique methodology for dose measurements in the volume irradiated using complex conformal delivery techniques such as IMRT and VMAT. To date true 3D dosimetry is still not widely practiced in the community; it has been confined to centres of specialized expertise especially for quality assurance or commissioning roles where other dosimetry techniques are difficult to implement. The potential for improved clinical applicability has been advanced considerably in the last decade by the development of improved 3D dosimeters (e.g., radiochromic plastics, radiochromic gel dosimeters and normoxic polymer gel systems) and by improved readout protocols using optical computed tomography or magnetic resonance imaging. In this session, established users of some current 3D chemical dosimeters will briefly review the current status of 3D dosimetry, describe several dosimeters and their appropriate imaging for dose readout, present workflow procedures required for good dosimetry, and analyze some limitations for applications in select settings. We will review the application of 3D dosimetry to various clinical situations describing how 3D approaches can complement other dose delivery validation approaches already available in the clinic. The applications presented will be selected to inform attendees of the unique features provided by full 3D techniques. Learning Objectives: L. John Schreiner: Background and Motivation Understand recent developments enabling clinically practical 3D dosimetry, Appreciate 3D dosimetry workflow and dosimetry procedures, and Observe select examples from the clinic. Sofie Ceberg: Application to dynamic radiotherapy Observe full dosimetry under dynamic radiotherapy during respiratory motion, and Understand how the measurement of high resolution dose data in an irradiated volume can help understand interplay effects during TomoTherapy or VMAT. Titania Juang: Special techniques in the clinic and research Understand the potential for 3D dosimetry in validating dose accumulation in deformable systems, and Observe the benefits of high resolution measurements for precision therapy in SRS and in MicroSBRT for small animal irradiators Geoffrey S. Ibbott: 3D Dosimetry in end‐to‐end dosimetry QA Understand the potential for 3D dosimetry for end‐to‐end radiation therapy process validation in the in‐house and external credentialing setting. Canadian Institutes of Health Research; L. Schreiner, Modus QA, London, ON, Canada; T. Juang, NIH R01CA100835

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,006

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,310 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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