Magnetic field quality conversion factors experimentally measured in clinical MR‐linac beams for seven MR‐compatible ionization chamber models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose The purpose of this work was to experimentally quantify MR‐compatible ionization chamber response for 1.5T Elekta Unity and 0.35T ViewRay MRIdian MR‐linac systems through the determination of the magnetic field quality conversion factor, kB,Q. Methods Seven MR‐compatible ionization chamber models from Standard Imaging and PTW were evaluated. Both the quality conversion factor kQ and the magnetic field quality conversion factor kB,Q were experimentally determined through a cross‐calibration method. Specifically, the ratio of absorbed dose measured with a reference A1SL chamber under reference conditions to corrected output measured with each test chamber at the same point of measurement allowed for the determination of kB,Q. The angular dependence of the magnetic field quality conversion factor for MR‐compatible chamber models was assessed for the 1.5T Elekta Unity system by measuring kB,Q with the chamber axis and magnetic field direction aligned at cardinal angles (0°, 90°, 180°, 270°). Results Beam quality conversion (kQ) factors for MR‐compatible ionization chambers measured in a standard linac beam showed an average percent difference of −0.09 ± 0.18% compared to computed kQ values for their conventional chamber versions. Similarly, magnetic field quality conversion (kB,Q) factors for corresponding MR and non‐MR ionization chamber models measured using the same cross‐calibration technique demonstrated average percent differences of −0.1 ± 0.3% and 0.0 ± 0.2% for the Elekta Unity and ViewRay MRIdian, respectively. Investigation of the angular dependence of this correction factor demonstrated identical chamber response for equivalent MR‐compatible and conventional chamber models. Conclusions This work provides critical experimental validation of MR‐compatible ionization chamber performance, with a direct comparison of measured kB,Q values to corresponding conventional chamber models demonstrating nearly equivalent chamber response. kB,Q values determined using our experimental method will serve as an important reference for upcoming MR‐linac reference dosimetry protocols and ultimately represent an important step towards accurate output calibration of MR‐linac systems.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».