Assessment of the Sun Nuclear ArcCHECK to detect errors in 6MV FFF VMAT delivery of brain SABR using ROC analysis
Notice bibliographique
Résumé
Institutions use a range of different detector systems for patient-specific quality assurance (QA) measurements conducted to assure that the dose delivered by a patient's radiotherapy treatment plan matches the calculated dose distribution. However, the ability of different detectors to detect errors from different sources is often unreported. This study contains a systematic evaluation of Sun Nuclear's ArcCHECK in terms of the detectability of potential machine-related treatment errors. The five investigated sources of error were multileaf collimator (MLC) leaf positions, gantry angle, collimator angle, jaw positions, and dose output. The study encompassed the clinical treatment plans of 29 brain cancer patients who received stereotactic ablative radiotherapy (SABR). Six error magnitudes were investigated per source of error. In addition, the Eclipse AAA beam model dosimetric leaf gap (DLG) parameter was varied with four error magnitudes. Error detectability was determined based on the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC). Detectability of DLG errors was good or excellent (AUC >0.8) at an error magnitude of at least ±0.4 mm, while MLC leaf position and gantry angle errors reached good or excellent detectability at error magnitudes of at least 1.0 mm and 0.6°, respectively. Ideal thresholds, that is, gamma passing rates, to maximize sensitivity and specificity ranged from 79.1% to 98.7%. The detectability of collimator angle, jaw position, and dose output errors was poor for all investigated error magnitudes, with an AUC between 0.5 and 0.6. The ArcCHECK device's ability to detect errors from treatment machine-related sources was evaluated, and ideal gamma passing rate thresholds were determined for each source of error. The ArcCHECK was able to detect errors in DLG value, MLC leaf positions, and gantry angle. The ArcCHECK was unable to detect the studied errors in collimator angle, jaw positions, and dose output.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».