Assessing the accuracy of electronic portal imaging device (EPID)‐based dosimetry: I. Quantities influencing long‐term stability
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this study is to reduce the uncertainty associated with determining dose-to-water using an amorphous silicon electronic portal imaging detector (EPID) under reference conditions by identifying and accounting for operational and environmental factors influencing the long-term stability of EPID response. METHODS: Measurements of the EPID relative response, corrected for variations in linear accelerator (linac) output, were performed regularly over a period of 12 months. For every acquired image set, measurements of detector supply voltages, internal operating temperature, and ambient environmental conditions were obtained. Pearson r correlation coefficients were then calculated for each pair of variables, a subset of which were fitted using multiple linear regression to develop a predictive model of EPID response. Principal component analysis was performed on the dataset to reveal the internal structure of the data in a way that best accounts for the observed variations. RESULTS: The +5.5 V power supply voltage, internal operating temperature, and the accumulated dose absorbed in EPID were identified as having the greatest influence on the long-term stability of EPID response. By correcting for the combined effect of these variables, the mean difference in linac output as measured by the EPID relative to a reference class chamber improved from -0.46% to 0.23% over the period of the study. CONCLUSIONS: This work suggests that the stability of an EPID over a period of a year can be improved by a factor of two by monitoring and accounting for the effects of variations in power supply voltage, internal temperature of the detector, and accumulated absorbed dose.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».