Experimental evaluation of x‐ray acoustic computed tomography for radiotherapy dosimetry applications
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this work was to experimentally demonstrate the feasibility of x-ray acoustic computed tomography (XACT) as a dosimetry tool in a clinical radiotherapy environment. METHODS: The acoustic waves induced following a single pulse of linear accelerator irradiation in a water tank were detected with an immersion ultrasound transducer. By rotating the collimator and keeping the transducer stationary, acoustic signals at varying angles surrounding the field were detected and reconstructed to form an XACT image. Simulated XACT images were obtained using a previously developed simulation workflow. Profiles extracted from experimental and simulated XACT images were compared to profiles measured with an ion chamber. A variety of radiation field sizes and shapes were investigated. RESULTS: XACT images resembling the geometry of the delivered radiation field were obtained for fields ranging from simple squares to more complex shapes. When comparing profiles extracted from simulated and experimental XACT images of a 4 cm × 4 cm field, 97% of points were found to pass a 3%/3 mm gamma test. Agreement between simulated and experimental XACT images worsened when comparing fields with fine details. Profiles extracted from experimental XACT images were compared to profiles obtained through clinical ion chamber measurements, confirming that the intensity of XACT images is related to deposited radiation dose. Seventy-seven percent of the points in a profile extracted from an experimental XACT image of a 4 cm × 4 cm field passed a 7%/4 mm gamma test when compared to an ion chamber measured profile. In a complicated puzzle-piece shaped field, 86% of the points in an XACT extracted profile passed a 7%/4 mm gamma test. CONCLUSIONS: XACT images with intensity related to the spatial distribution of deposited dose in a water tank were formed for a variety of field sizes and shapes. XACT has the potential to be a useful tool for absolute, relative and in vivo dosimetry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».