Sci‐Sat AM: Radiation Dosimetry and Practical Therapy Solutions ‐ 12: Suitability of plan class specific reference fields for estimating dosimeter correction factors for small clinical CyberKnife fields
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this work is to investigate the utility of plan class specific reference (PCSR) fields for predicting dosimeter response within isocentric and non‐isocentric composite clinical fields using the smallest fields employed by the CyberKnife radiosurgery system. Methods: Monte Carlo dosimeter response correction factors (CFs) were calculated for a plastic scintillator and microchamber dosimeter in 21 clinical fields and 9 candidate plan‐class PCSR fields which employ the 5, 7.5 and 10 mm diameter collimators. Measurements were performed in 5 PCSR fields to confirm the predicted relative response of detectors in the same field. Results: Ratios of corrected measured dose in the PCSR fields agree to within 1% of unity. Calculated CFs for isocentric fields agree within 1.5% of those for PCSR fields. Large and variable microchamber CFs are required for non‐isocentric fields, with differences as high as 5% between different clinical fields in the same plan class and 4% within the same field depending on the point of measurement. Non‐isocentric PCSR fields constructed to have relatively homogenous dose over a region larger than the detector have very different ion chamber CFs from clinical fields. The plastic scintillator detector has much more consistent response within each plan class but still require 3–4% corrections in some fields. Conclusions: While the PCSR field concept is useful for small isocentric fields, this approach may not be appropriate for non‐isocentric clinical fields which exhibit large and variable ion chamber CFs which differ significantly from CFs for homogenous field PCSRs.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,002 |
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 ».