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Enregistrement W4396669057 · doi:10.1016/j.phro.2024.100587

Dynamic anthropomorphic thorax phantom for quality assurance of motion management in radiotherapy

2024· article· en· W4396669057 sur OpenAlexaff
Sara Abdollahi, Ali Asghar Mowlavi, Mohammad Hadi Hadizadeh Yazdi, Sofie Ceberg, Marianne Aznar, Fatemeh Varshoee Tabrizi, Roham Salek, Matthias Gückenberger, Stephanie Tanadini-Lang

Notice bibliographique

RevuePhysics and Imaging in Radiation Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversität ZürichFerdowsi University of Mashhad
Mots-clésImaging phantomMedicineQuality assuranceNuclear medicineRadiation treatment planningDosimetryDiaphragm (acoustics)Radiation therapyRadiologyPathologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and purpose: Motion management techniques are important to spare the healthy tissue adequately. However, they are complex and need dedicated quality assurance. The aim of this study was to create a dynamic phantom designed for quality assurance and to replicate a patient's size, anatomy, and tissue density. Materials and methods: A computed tomography (CT) scan of a cancer patient was used to create molds for the lungs, heart, ribs, and vertebral column via additive manufacturing. A pump system and software were developed to simulate respiratory dynamics. The extent of respiratory motion was quantified using a 4DCT scan. End-to-end tests were conducted to evaluate two motion management techniques for lung stereotactic body radiotherapy (SBRT). Results: The chest wall moved between 4 mm and 13 mm anteriorly and 2 mm to 7 mm laterally during the breathing. The diaphragm exhibited superior-inferior movement ranging from 5 mm to 16 mm in the left lung and 10 mm to 36 mm in the right lung. The left lung tumor displaced ± 7 mm superior-inferiorly and anterior-posteriorly. The CT numbers were for lung: -716 ± 108 HU (phantom) and -713 ± 70 HU (patient); bone: 460 ± 20 HU (phantom) and 458 ± 206 HU (patient); soft tissue: 92 ± 9 HU (phantom) and 60 ± 25 HU (patient). The end-to-end testing showed an excellent agreement between the measured and the calculated dose for ion chamber and film dosimetry. Conclusions: The phantom is recommended for quality assurance, evaluating the institution's specific planning and motion management strategies either through end-to-end testing or as an external audit phantom.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,377 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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