Clinical experience of MRI<sup>4D</sup> QUASAR motion phantom for latency measurements in 0.35T MR‐LINAC
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose In MRgRT, accuracy of treatment depends on the gating latency, when real‐time targeting and gating is enabled. Gating latency is dependent on image acquisition, processing time, accuracy, efficacy of target tracking algorithms, and radiation beam delivery latency. In this report, clinical experience of the MRI 4D QUASAR motion phantom for latency measurements on a 0.35‐T magnetic resonance‐linear accelerator (MR‐LINAC) with two imaging speeds and four tracking algorithms was studied. Materials/Methods Beam‐control latency was measured on a 0.35‐T MR‐LINAC system with four target tracking algorithms and two real‐time cine imaging sequences [four and eight frames per second (FPS)]. Using an MR‐compatible motion phantom, the delays between phantom beam triggering signal and linac radiation beam control signal were evaluated for three motion periods with a rigid target. The gating point was set to be 8 mm above the full exhalation position. The beam‐off latency was measured for a total of 24 combinations of tracking algorithm, imaging FPS, and motion periods. The corresponding gating target margins were determined using the target motion speed multiplied by the beam‐off latency. Results The largest measured beam‐off latency was 302 ± 20 ms with the Large Deforming Targets (LDT) algorithm and 4 s motion period imaged with 8‐FPS cine MRI. The corresponding gating uncertainty based on target motion speed was 3.0 mm. The range of the average beam‐off latency was 128–243 ms in 4‐FPS imaging and 47–302 ms in 8‐FPS imaging. Conclusions The gating latency was measured using an MRI 4D QUASAR motion phantom in a 0.35‐T MR‐LINAC. The latency measurements include time delay related to MR imaging method, target tracking algorithm and system delay. The gating uncertainty was estimated based on the beam‐off latency measurements and the target motion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».