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Enregistrement W4303614483 · doi:10.1142/s1793048022500059

Preliminary Study on the Use of Fricke Gel Dosimeter for Verification of IMRT Beam Delivery

2022· article· en· W4303614483 sur OpenAlexaff
Afam Uzorka, J. C. Bale, David Kibirige

Notice bibliographique

RevueBiophysical Reviews and Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimeterQuality assuranceRadiation treatment planningNuclear medicineDosimetryMedical physicsMaterials scienceBiomedical engineeringRadiation therapyComputer scienceMedicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of intensity-modulated radiation therapy (IMRT) is to deliver a uniform dose to the tumor with minimal margins around the target, in order to increase local control of the disease while reducing secondary effects. The research performed in this work has shown the potential usefulness of the Fricke-gel dosimeter as a quality assurance (QA) tool to verify IMRT treatments produced by inverse treatment planning. First, the 3D integrating Fricke-gel dosimeter was successfully compared to an accepted dosimetric tool. It was then used to measure relative 3D dose distributions of simple treatment plans with multiple square or rectangular fields and specific inverse-planned IMRT treatment plans. By combining the CT anatomical information and the plan contours with the gel-measured data, it was possible to display the contours on the measured dose and the measured isodose lines on the CT, in addition to measuring dose-volume histograms (DVH) for the plans. This demonstrated the usefulness of the gel dosimeter as a QA tool for IMRT and inverse planning.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,248

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)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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