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Enregistrement W4206993283 · doi:10.1088/1742-6596/2167/1/012004

Validation of spine SBRT using a 3D printed Anthropomorphic phantom

2022· article· en· W4206993283 sur OpenAlexaff
KH Dekker, K M Alexander, Fábio Ynoe de Moraes, T Olding

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensQueen's UniversityKingston General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImaging phantomFiducial marker3d printedDosimeter3d printerNuclear medicineMaterials scienceDosimetryBiomedical engineeringComputer scienceMedicineRadiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A segment of a spine was 3D-printed based on real patient anatomy, using metal-doped high density plastic to radiographically mimic bone. This spine was submerged in a water tank to create an anthropomorphic phantom. The spine print incorporated a slot for Gafchromic EBT3 film dosimeters and fiducials for alignment of measured and calculated dose distributions. Spine SBRT treatment plans were generated for both 6 MV and 10FFF energies based on oncologist-drawn contours transferred from real anatomy. Plans were delivered under image guidance using our clinical procedures, to evaluate the dosimetric accuracy of our planning system in high density inhomogeneities and the geometric accuracy of delivery. Results show that the Acuros XB algorithm (dose-to-water) agrees well with film measurements throughout the measured region, including within the bone substitute material. Alignment of the steep dose gradients in planned and measured doses was within 0.5 mm in the ANT-POST direction and within 0.9 mm in the SUP-INF direction, both within machine tolerances. Our results give us confidence in our ability to plan and accurately deliver spinal SBRT treatments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,776

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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