The correction of time and temperature effects in MR-based 3D Fricke xylenol orange dosimetry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previously developed MR-based three-dimensional (3D) Fricke-xylenol orange (FXG) dosimeters can provide end-to-end quality assurance and validation protocols for pre-clinical radiation platforms. FXG dosimeters quantify ionizing irradiation induced oxidation of Fe 2+ ions using pre- and post-irradiation MR imaging methods that detect changes in spin-lattice relaxation rates ( R 1 = T 1 − 1 ) caused by irradiation induced oxidation of Fe 2+ . Chemical changes in MR-based FXG dosimeters that occur over time and with changes in temperature can decrease dosimetric accuracy if they are not properly characterized and corrected. This paper describes the characterization, development and utilization of an empirical model-based correction algorithm for time and temperature effects in the context of a pre-clinical irradiator and a 7 T pre-clinical MR imaging system. Time and temperature dependent changes of R 1 values were characterized using variable TR spin-echo imaging. R 1 -time and R 1 -temperature dependencies were fit using non-linear least squares fitting methods. Models were validated using leave-one-out cross-validation and resampling. Subsequently, a correction algorithm was developed that employed the previously fit empirical models to predict and reduce baseline R 1 shifts that occurred in the presence of time and temperature changes. The correction algorithm was tested on R 1 -dose response curves and 3D dose distributions delivered using a small animal irradiator at 225 kVp. The correction algorithm reduced baseline R 1 shifts from −2.8 × 10 −2 s −1 to 1.5 × 10 −3 s −1 . In terms of absolute dosimetric performance as assessed with traceable standards, the correction algorithm reduced dose discrepancies from approximately 3% to approximately 0.5% (2.90 ± 2.08% to 0.20 ± 0.07%, and 2.68 ± 1.84% to 0.46 ± 0.37% for the 10 × 10 and 8 × 12 mm 2 fields, respectively). Chemical changes in MR-based FXG dosimeters produce time and temperature dependent R 1 values for the time intervals and temperature changes found in a typical small animal imaging and irradiation laboratory setting. These changes cause baseline R 1 shifts that negatively affect dosimeter accuracy. Characterization, modeling and correction of these effects improved in-field reported dose accuracy to less than 1% when compared to standardized ion chamber measurements.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».