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Enregistrement W2754137023 · doi:10.4103/jmp.jmp_48_17

Performance characteristics of an independent dose verification program for helical tomotherapy

2017· article· en· W2754137023 sur OpenAlexaff
Slav Yartsev, IsaacC. F. Chang, Jeff Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTomotherapyNuclear medicineMedicineRadiation treatment planningRadiation therapyQuality assuranceImaging phantomMedical physicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<br>Helical tomotherapy with its advanced method of intensity-modulated radiation therapy delivery has been used clinically for over 20 years. The standard delivery quality assurance procedure to measure the accuracy of delivered radiation dose from each treatment plan to a phantom is time-consuming. RadCalc<sup>®</sup>, a radiotherapy dose verification software, has released specifically for beta testing a module for tomotherapy plan dose calculations. RadCalc<sup>®</sup>'s accuracy for tomotherapy dose calculations was evaluated through examination of point doses in ten lung and ten prostate clinical plans. Doses calculated by the TomoHDA™ tomotherapy treatment planning system were used as the baseline. For lung cases, RadCalc<sup>®</sup> overestimated point doses in the lung by an average of 13%. Doses within the spinal cord and esophagus were overestimated by 10%. Prostate plans showed better agreement, with overestimations of 6% in the prostate, bladder, and rectum. The systematic overestimation likely resulted from limitations of the pencil beam dose calculation algorithm implemented by RadCalc<sup>®</sup>. Limitations were more severe in areas of greater inhomogeneity and less prominent in regions of homogeneity with densities closer to 1 g/cm<sup>3</sup>. Recommendations for RadCalc<sup>®</sup> dose calculation algorithms and anatomical representation were provided based on the results of the study.<br>

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)0,000
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 enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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