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Enregistrement W2892706741 · doi:10.1002/mp.13184

An EPID‐based method to determine mechanical deformations in a linear accelerator

2018· article· en· W2892706741 sur OpenAlexafffund
Daniel Gourdeau, L Gingras, F Beaulieu, Ghyslain Leclerc, Louis Archambault

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLinear particle acceleratorImaging phantomMedical imagingPhysicsImage-guided radiation therapyComputer scienceOpticsBeam (structure)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Medical linear accelerators (linac) are delivering increasingly complex treatments using modern techniques in radiation therapy. Complete and precise mechanical QA of the linac is therefore necessary to ensure that there is no unexpected deviation from the gantry's planned course. However, state-of-the-art EPID-based mechanical QA procedures often neglect some degrees of freedom (DOF) like the in-plane rotations of the gantry and imager or the source movements inside the gantry head. Therefore, the purpose of this work is to characterize a 14 DOF method for the mechanical QA of linacs. This method seeks to measure every mechanical deformation in a linac, including source movements, in addition to relevant clinical parameters like mechanical and radiation isocenters. METHODS: A widely available commercial phantom and a custom-made accessory inserted in the linac's interface mount are imaged using the electronic portal imaging device (EPID) at multiple gantry angles. Then, simulated images are generated using the nominal geometry of the linac and digitized models of the phantoms. The nominal geometry used to generate these images can be modified using 14 DOF (3 rigid rotations and 3 translations for the imager and the gantry, and 2 in-plane translations of the source) and any change will modify the simulated image. The set of mechanical deformations that minimizes the differences between the simulated and measured image is found using a genetic algorithm coupled with a gradient-descent optimizer. Phantom mispositioning and gantry angular offset were subsequently calculated and extracted from the results. Simulations of the performances of the method for different levels of noise in the phantom models were performed to calculate the absolute uncertainty of the measured mechanical deformations. The measured source positions and the center of collimation were used to define the beam central axis and calculate the radiation isocenter position and radius. RESULTS: After the simultaneous optimization of the 14 DOF, the average distance between the center of the measured and simulated ball bearings on the imager was 0.086 mm. Over the course of a full counter-clockwise gantry rotation, all mechanical deformations were measured, showing sub-millimeter translations and rotations smaller than 1° along every axis. The average absolute uncertainty of the 14 DOF (1 SD) was 0.15 mm or degree. Phantom positioning errors were determined with more than 0.1 mm precision. Errors introduced in the experimental setup like phantom positioning errors, source movements or gantry angular offsets were all successfully detected by our QA method. The mechanical deformations measured are shown to be reproducible over the course of a few weeks and are not sensitive to the experimental setup. CONCLUSION: This work presents of new method for an accurate mechanical QA of the linacs. It features a 14 DOF model of the mechanical deformations that is both more complete and precise than other available methods. It has demonstrated sub-millimeter accuracy through simulation and experimentation. Introduced errors were successfully detected with high precision.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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