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Enregistrement W2565105442 · doi:10.1002/mp.12080

Evaluation of accuracy and precision in polymer gel dosimetry

2016· article· en· W2565105442 sur OpenAlexafffundabout
Evan Maynard, Michelle Hilts, Emily Heath, Andrew Jirasek

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaOkanagan University CollegeCarleton UniversityBC Cancer AgencyUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDosimeterDosimetryCalibrationMonte Carlo methodCalibration curveReproducibilityMaterials scienceNuclear medicineBiomedical engineeringOpticsPhysicsMathematicsMedicineStatisticsDetection limit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To assess the overall reproducibility and accuracy of an X-ray computed tomography (CT) polymer gel dosimetry (PGD) system and investigate what effects the use of generic, interbatch, and intrabatch gel calibration have on dosimetric and spatial accuracy. METHODS: A N-isopropylacrylamide (NIPAM)-based gel formulation optimized for X-ray CT gel dosimetry was used, and the results over four different batches of gels were analyzed. All gels were irradiated with three 6 MV beams in a calibration pattern at both the bottom and top of the dosimeter. Postirradiation CT images of the gels were processed using background subtraction, image averaging, adaptive mean filtering, and remnant artifact removal. The gel dose distributions were calibrated using a Monte Carlo (Vancouver Island Monte Carlo system) calculated dose distribution of the calibration pattern. Using the calibration results from all gels, an average or "generic" calibration curve was calculated and this generic calibration curve was used to calibrate each of the gels within the sample. For each of the gels, the irradiation pattern at the bottom of the dosimeter was also calibrated using the irradiation pattern at the top of the dosimeter to evaluate intragel calibration. RESULTS: Comparison of gel measurements with Monte Carlo dose calculations found excellent dosimetric accuracy when using an average (or generic) calibration with a mean dose discrepancy of 1.8% in the low-dose gradient region which compared to a "best-case scenario" self-calibration method with a mean dose discrepancy of 1.6%. The intragel calibration method investigated produced large dose discrepancies due to differences in dose response at the top and bottom of the dosimeter, but the use of a dose-dependent correction reduced these dose errors. Spatial accuracy was found to be excellent for the average calibration method with a mean distance-to-agreement (DTA) of 0.63 mm and 99.6% of points with a DTA < 2 mm in high-dose gradient regions. This compares favorably to the self-calibration method which produced a mean DTA of 0.61 mm and 99.8% of points with a DTA < 2 mm. Gamma analysis using a 3%/3 mm criterion also found good agreement between the gel measurement and Monte Carlo dose calculation when using either the average calibration or self-calibration methods (96.8% and 98.2%, respectively). CONCLUSIONS: An X-ray CT PGD system was evaluated and found to have excellent dosimeteric and spatial accuracy when compared to Monte Carlo dose calculations and the use of generic and interbatch calibration methods were found to be effective. The establishment of the accuracy and reproducibility of this system provides important information for clinical implementation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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