MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2514326721 · doi:10.1118/1.4961809

Poster ‐ 35: Monitoring patient positioning during deep inspiration breath hold with a distance measuring laser

2016· article· en· W2514326721 sur OpenAlexaff
Mark A. Weston, János Juhász

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsocenterNuclear medicineMedicineLaserImaging phantomComputer scienceMedical physicsPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The accuracy of treatment delivery for left breast/chest wall patients using deep inspiration breath hold (DIBH) is being monitored using a distance measuring laser (DML) Methods: A commercially available DML (DLS‐C15, Dimetix) was mounted behind a Varian TrilogyTM linac. Relative to the machine isocenter, the laser from the beam was offset by 8 cm to the left and by 1 cm in the superior direction. This position was selected because this point is situated on the sternum for the majority of the left breast/chest‐wall patients treated at our institution. The Varian Real‐Time Positioning Management™ (RPM) guided DIBH treatments at our institution is delivered by placing the system's tracking block on the patient's abdomen. The treatment beam is enabled only when the block is in between a predefined abdomen motion range as determined during the CT simulation process. A LabVIEW program was developed to record both beam status (i.e. on/off) and distance measurements. In this study the DML was only used to monitor the position of a single point on the chest and no clinical decisions/adjustments were made based on these measurements. Results and Conclusions: Thus far, 34 fractions have been recorded for 4 patients. As such, the performance of our DIBH treatment technique cannot be fairly evaluated at this point. However, deviations between expected and measured distances have been observed and if these are found to be reproducible, then modifications in our treatment procedures and policies will have to take place.

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)0,002
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,222 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical Physics→Même sujetAdvanced Radiotherapy Techniques→Travaux en français237 207→