Universal evaluation of MLC models in treatment planning systems based on a common set of dynamic tests
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To demonstrate the feasibility of characterising MLCs and MLC models implemented in TPSs using a common set of dynamic beams. MATERIALS AND METHODS: A set of tests containing synchronous (SG) and asynchronous sweeping gaps (aSG) was distributed among twenty-five participating centres. Doses were measured with a Farmer-type ion chamber and computed in TPSs, which provided a dosimetric characterisation of the leaf tip, tongue-and-groove, and MLC transmission of each MLC, as well as an assessment of the MLC model in each TPS. Five MLC types and four TPSs were evaluated, covering the most frequent combinations used in radiotherapy departments. RESULTS: Measured differences within each MLC type were minimal, while large differences were found between MLC models implemented in clinical TPSs. This resulted in some concerning discrepancies, especially for the HD120 and Agility MLCs, for which differences between measured and calculated doses for some MLC-TPS combinations exceeded 10%. These large differences were particularly evident for small gap sizes (5 and 10 mm), as well as for larger gaps in the presence of tongue-and-groove effects. A much better agreement was found for the Millennium120 and Halcyon MLCs, differences being within ± 5% and ± 2.5%, respectively. CONCLUSIONS: The feasibility of using a common set of tests to assess MLC models in TPSs was demonstrated. Measurements within MLC types were very similar, but TPS dose calculations showed large variations. Standardisation of the MLC configuration in TPSs is necessary. The proposed procedure can be readily applied in radiotherapy departments and can be a valuable tool in IMRT and credentialing audits.
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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 | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».