MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2908156069 · doi:10.1016/j.radonc.2018.12.011

MRI commissioning of 1.5T MR-linac systems – a multi-institutional study

2018· article· en· W2908156069 sur OpenAlexaff
Rob H.N. Tijssen, M.E.P. Philippens, E.S. Paulson, M Glitzner, Brige Chugh, Andreas Wetscherek, Michael J. Dubec, Jihong Wang, Uulke A. van der Heide

Notice bibliographique

RevueRadiotherapy and Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesKWF Kankerbestrijding
Mots-clésLinear particle acceleratorProject commissioningMedical physicsShim (computing)Computer scienceMagnetic resonance imagingMedicinePhysicsRadiologySurgeryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Magnetic Resonance linear accelerator (MR-linac) systems represent a new type of technology that allows for online MR-guidance for high precision radiotherapy (RT). Currently, the first MR-linac installations are being introduced clinically. Since the imaging performance of these integrated MR-linac systems is critical for their application, a thorough commissioning of the MRI performance is essential. However, guidelines on the commissioning of MR-guided RT systems are not yet defined and data on the performance of MR-linacs are not yet available. MATERIALS & METHODS: Here we describe a comprehensive commissioning protocol, which contains standard MRI performance measurements as well as dedicated hybrid tests that specifically assess the interactions between the Linac and the MRI system. The commissioning results of four MR-linac systems are presented in a multi-center study. RESULTS: Although the four systems showed similar performance in all the standard MRI performance tests, some differences were observed relating to the hybrid character of the systems. Field homogeneity measurements identified differences in the gantry shim configuration, which was later confirmed by the vendor. CONCLUSION: Our results highlight the importance of dedicated hybrid commissioning tests and the ability to compare the machines between institutes at this very early stage of clinical introduction. Until formal guidelines and tolerances are defined the tests described in this study may be used as a practical guideline. Moreover, the multi-center results provide initial bench mark data for future MR-linac installations.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,327 · 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'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

Citations151
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRadiotherapy and OncologyMême sujetAdvanced Radiotherapy TechniquesTravaux en français237 207