2014 AAPM Spring Clinical Meeting ‐ Abstracts
Notice bibliographique
Résumé
PurposeRecently, the developers of Eclipse have recommended the use of ionization chambers for all profile scanning, including for the modeling of VMAT and stereotactic applications.The purpose of this study is to show the clinical impact caused by the choice of detector with respect to its ability to accurately measure dose in the penumbra and tail regions of a scanned profile. MethodsUsing scan data acquired with several detectors including an IBA CC13, a PTW 60012, and a Sun Nuclear Edge detector, three complete beam models are created, one for each respective detector.Next, using each beam model, dose volumes are retrospectively recalculated from actual anonymous patient plans.These plans include three full-arc VMAT prostate plans, three left chest wall plans delivered using irregular compensators, two half-arc VMAT lung plans, three MLC-collimated static-field pairs, and one SBRT liver plan.Finally, plans are reweighted to deliver the same number of monitor units, and mean dose to target volumes and organs at risk are calculated and compared. ResultsPenumbra width did not play a role.Dose in the tail region of the profile made the largest difference.By overresponding in the tail region of the profile, the 60012 diode detector scan data affected the beam model in such a way that target doses were reduced by as much as 0.4% (in comparison to CC13 and Edge data).This overresponse also resulted in an overestimation of dose to peripheral critical structure whose dose consisted mainly of scatter. ConclusionThis study shows that for modeling the 6 MV beam of Acuros XB in Eclipse Version 11, the choice to use a CC13 scanning ion chamber or an Edge detector was an unimportant choice, providing nearly identical models in the treatment planning system.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,265 | 0,176 |
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 ».