Retrospective analysis of portal dosimetry pre-treatment quality assurance of hybrid IMRT breast treatment plans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The purpose of this study is to evaluate the effectiveness and sensitivity of the Varian portal dosimetry (PD) system as a quality assurance (QA) tool for breast intensity-modulated radiation therapy (IMRT) treatment plans. Materials and methods: Four hundred portal dose images from 200 breast cancer patient IMRT treatment plans were analysed. The images were obtained using Varian PortalVision electronic portal imaging devices (EPIDs) on Varian TrueBeam Linacs. Three patient plans were selected, and the multi-leaf collimator (MLC) positions were randomly altered by a mean of 0·5, 1, 1·5 and 2 mm with a standard deviation of 0·1 mm on 50, 75 and 100% of control points. Using the improved/global gamma calculation algorithm with a low-dose threshold of 10% in the EPID, the change in gamma passing rates for 3%/3 mm, 2%/2 mm and 1%/1 mm criterion was analysed as a function of the introduced error. The changes in the dose distributions of clinical target volume and organ at risk due to MLC positioning errors were also analysed. Results: Symmetric and asymmetric breast or chest wall plan fields are different in delivery as well as in the QA. An average gamma passing rate of 99·8 ± 0·5 is presented for 3%/3 mm symmetric plans and 96·9 ± 4·5 is presented for 3%/3 mm asymmetric plans. An average gamma passing rate of 98·4 ± 4·3 is presented for 2%/2 mm symmetric plans and 89·7 ± 9·5 is presented for 2%/2 mm asymmetric plans. A large-induced error in MLC positioning (2·0 mm, 100% of control points) results in an insignificant change in dose that would be delivered to the patient. However, EPID portal dosimetry is sensitive enough to detect even the slightest change in MLC positioning error (0·5 mm, 50% of control points). Conclusions: Stricter pre-treatment QA action levels can be established for breast IMRT plans utilising EPID. For improved sensitivity, a multigamma criteria approach is recommended. The PD tool is sensitive enough to detect MLC positioning errors that contribute to even insignificant dose changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».