Sci‐Sat AM: Radiation Dosimetry and Practical Therapy Solutions ‐ 07: A mould room in a box – 3D scanning and printing technology in the radiotherapy clinic
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We describe the process by which our centre is currently implementing 3D printing and scanning technology for treatment accessory fabrication. This technology can increase efficiency and accuracy of accessory design, production and placement during daily use. Methods: A low‐cost 3D printer and 3D optical scanner have been purchased and are being commissioned for clinical use. Commissioning includes assessing: the accuracy of the 3D scanner through comparison with high resolution CT images; the dosimetric characteristics of polylactic acid (PLA) for electron beams; the clinical utility of the technology, and; methods for quality assurance. Results: The agreement between meshes generated using the 3D scanner and CT data was within 2 millimeters for an anthropomorphic head phantom. In terms of electron beam attenuation, 1 centimetre of printed PLA was found equivalent to 1.17 cm of water. In proof‐of‐concept tests, several types of treatment accessories have been prototyped to date that will benefit from this technology. These include electron and photon bolus for areas with complex surface contours including the ear for electron treatments, the extremities for photon treatments and lead shielding for orthovoltage treatments. Imaging with CT and x‐ray showed minimal defects, which will have no significant clinical impact. Geometric fidelity and fit to volunteers and patients was found to be excellent. Conclusions: 3D Printing and scanning can increase efficiency in the clinic for treatments requiring custom accessories. Customized boluses and shielding had excellent fit and reduced uncertainty in positioning.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,120 | 0,045 |
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 ».