Initial characterization of a novel dual-robot orthovoltage radiotherapy system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Adequate access to radiotherapy is a critical global concern affecting low-resource settings such as low- and middle-income countries and rural regions. We propose to reduce this disparity by developing a novel low-cost radiotherapy device that treats using non-coplanar techniques and a 225 kVp x-ray tube. Methods: This novel device has been preliminarily characterized spectrally, via spectrometer measurements, dosimetrically, via percent depth dose curves and 2D profiles, and geometrically, via a coplanar star-shot. Dosimetric and geometric evaluations were then combined by performing a proof of workflow of the KOALA system. Monte Carlo simulations were run in TOPAS to validate dosimetric measurements and the proof of workflow measurement. Results: Spectral results showed excellent agreement between measured and modelled spectra. Dose errors of < 2% were achieved for PDD curves. Full width at half maximum values for the 2D profiles were, on average, 0.95 mm higher in simulation compared to film. A star-shot test demonstrated the high geometrical accuracy of the system with a 0.3 mm diameter wobble circle. Finally, a mean absolute percent error of 5 ± 5% (1 σ) was measured for the proof of workflow test. Conclusions: This initial characterization showcased the strengths and weaknesses of the KOALA system, with excellent isocenter precision and depth dose accuracy while lacking dosimetric accuracy in the 2D profiles. Further improvements on the source-to-collimator distance and treatment couch material can be made to improve the accuracy of a Monte Carlo model of the KOALA system.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».