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Enregistrement W2788722736 · doi:10.22215/etd/2016-11294

RADPOS System as a Dose and Position Quality Assurance Tool for 4D Radiotherapy with CyberKnife

2016· dissertation· en· W2788722736 sur OpenAlexaff
R Marants

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyberknifeFiducial markerQuality assuranceTracking (education)Radiation treatment planningComputer scienceNuclear medicineRadiation therapyStandard deviationStereoscopyDosimetryMedicineComputer visionMedical physicsRadiosurgeryRadiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The CyberKnife system consists of a compact linear accelerator mounted on a mobile robotic arm.It uses the Synchrony Motion Tracking System to compensate for respiratory motion.This complex radiotherapy system needs independent performance verification to assure safe treatments.In this work, we use the RADPOS 4D dosimetry system to verify CyberKnife's motion tracking and delivered dose.RADPOS motion measurements are compared with Synchrony log files containing internal metal fiducial positions determined using orthogonal kV x-ray imaging, and external LED marker positions determined using a stereoscopic camera system.RADPOS dose measurements Statement of OriginalityI performed the data analysis for the various experiments.In addition, I wrote the MATLAB programs for: importing the data from CyberKnife log files and RADPOS output files, implementing the coordinate alignment algorithm, and analyzing certain aspects of the positional and dosimetric results.The film analysis scripts, involving film calibration and dose analysis, were written by Eric Vandervoort.I was responsible for preparing the apparatus for the various experiments that were performed.This included measuring, cutting, and pre-scanning the film, and setting up the hardware and software for RADPOS and the Quasar phantoms.Quasar modifications were done by Bernie Lavigne and Ron Romain.Pre-experiment CT scans were done by Steve Andrusyk, with phantom placement and setup done by me, Eric Vandervoort, and Joanna Cygler.Experiments were performed by me, Eric Vandervoort (operated the CyberKnife) and Joanna Cygler (oversaw the experiment).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,006

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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