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Enregistrement W2735715640 · doi:10.1017/s1460396917000425

The sensitivity of gamma index analysis to detect multileaf collimator (MLC) positioning errors using Varian TrueBeam EPID and ArcCHECK for patient-specific prostate volumetric-modulated arc therapy (VMAT) quality assurance

2017· article· en· W2735715640 sur OpenAlexafffund
B. Maraghechi, J. Davis, N. J. Mitchell, Meeral Shah, Andre Fleck, Johnson Darko, Ernest Osei

Notice bibliographique

RevueJournal of Radiotherapy in Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of GuelphGrand River Hospital
Organismes subventionnairesProstate Cancer Fight FoundationProstate Cancer Foundation
Mots-clésMultileaf collimatorTruebeamQuality assuranceNuclear medicineDosimetryCollimatorImage-guided radiation therapyMedicineComputer scienceRadiation therapyRadiation treatment planningLinear particle acceleratorPhysicsOpticsRadiologyBeam (structure)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Due to the increased degree of modulation and complexity of volumetric-modulated arc therapy (VMAT) plans, it is necessary to have a pre-treatment patient-specific quality assurance (QA) programme. The gamma index is commonly used to quantitatively compare two dose distributions. In this study we investigated the sensitivity of single- and multi-gamma criteria techniques to detect multileaf collimator (MLC) positioning errors using the Varian TrueBeam Electronic Portal Imaging Device TM (EPID) dosimetry and the ArcCHECK TM device. Materials and methods All active MLC positions of seven intact prostate patients VMAT plans were randomly changed with a mean value of 0.25, 0.5, 1 and 2 mm and a standard deviation of 0.1 mm on 25, 50, 75 and 100% of the control points. The change in gamma passing rates of six gamma criteria of 3%/3 mm, 3%/2 mm, 3%/1 mm, 2%/2 mm, 2%/1 mm and 1%/1 mm were analysed individually (single-gamma criterion) and as a group (multi-gamma criteria) as a function of the simulated errors. We used the improved and global gamma calculation algorithms with a low dose threshold of 10% in the EPID and ArcCHECK software, respectively. The changes in the planning target volume dose distributions and the organs at risk due to the MLC positioning errors were also studied. Results When 25, 50, 75 and 100% of the control points were modified by the introduction of the simulated errors, the smallest detectable errors with the EPID were 2, 1, 0.5 and 0.5 mm, respectively, using the multi-gamma criteria technique. Similarly for the single-gamma criteria technique errors as small as 2, 1, 1 and 1 mm applied to 25, 50, 75 and 100% of the control points, respectively, were detectable using a 2%/2 mm criterion. However, the smallest detectable errors with the ArcCHECK when using the multi-gamma criteria technique were 2, 2 and 1 mm when MLC errors were applied on 50, 75 and 100% of the control points. When only 25% of the control points were affected the ArcCHECK were unable to detect any of the errors applied. No noticeable difference was observed in the sensitivity using the single- or the multi-gamma criteria techniques with the ArcCHECK. Conclusion The Varian TrueBeam EPID dosimetry shows a higher sensitivity in detecting MLC positioning errors compared with the ArcCHECK regardless of using the single- or the multi-gamma criteria techniques. Higher sensitivity was observed using the multi-gamma criteria technique compared with the single-criterion technique when using the EPID.

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)0,004
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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