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Enregistrement W4404591046 · doi:10.1088/1361-6560/ad9544

An improved calibration procedure for accurate plastic scintillation dosimetry on an MR-linac

2024· article· en· W4404591046 sur OpenAlexaff
Madelon van den Dobbelsteen, Boby Lessard, B. M. Cote, S. Hackett, Jean-Michel Mugnès, François Therriault‐Proulx, Simon Lambert‐Girard, Prescilla Uijtewaal, Laurie J.M. de Vries, Louis Archambault, Tom Bosma, Bram van Asselen, Bas W. Raaymakers, Martin F. Fast

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensUniversité LavalHôtel-Dieu de QuébecQuébec Metro High Tech Park (Canada)Rio Tinto (Canada)
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésCalibrationDosimeterDosimetryReproducibilityOpticsLinear particle acceleratorDetectorScintillationPhysicsRepeatabilityLinearityMaterials scienceNuclear medicineRadiationMathematicsMedicineBeam (structure)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective. Plastic scintillation dosimeters (PSDs) are highly suitable for real-time dosimetry on the MR-linac. For optimal performance, the primary signal (scintillation) needs to be separated from secondary optical effects (Cerenkov, fluorescence and optical fiber attenuation). This requires a spectral separation approach and careful calibration. Currently, the ‘classic’ calibration is a multi-step procedure using both kV and MV x-ray sources, requiring an uninterrupted optical connection between the dosimeter and read-out system, complicating efficient use of PSDs. Therefore, we present a more time-efficient and more practical novel calibration technique for PSDs suitable for MR-linac dosimetry. Approach. The novel calibration relies on prior spectral information combined with two 10 × 10 cm2 field irradiations on the 1.5 T MR-linac. Performance of the novel calibration technique was evaluated focusing on its reproducibility, performance characteristics (repeatability, linearity, dose rate dependency, output factors, angular response and detector angle dependency) and IMRT deliveries. To investigate the calibration stability over time, prior spectral information up to 315 days old was used. To quantify the time efficiency, each step of the novel and classic calibration was timed. Main results. The novel calibration showed a high reproducibility with a maximum relative standard deviation of 0.2%. The novel method showed maximum differences of 1.2% compared to the gold-standard calibration, while reusing old classic calibrations after reconnecting fibers showed differences up to 3.0%. The novel calibration improved time efficiency from 105 to 30 min compared to the classic method. Significance. The novel calibration method showed a gain in time efficiency and practicality while preserving the dosimetric accuracy. Therefore, this method can replace the traditional method for PSDs suitable for MR-linac dosimetry, using prior spectral information of up to a year. This novel calibration facilitates reconnecting the detector to the read-out system which would lead to unacceptable dosimetric results with the classic calibration method.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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