Assessment of Common Clinical Detectors Feasibility for Measuring Small-Field Output Factors in Stereotactic Radiosurgery using Eclipse TPS
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to evaluate the comparative suitability of four widely available radiation detectors: the CC13 ionization chamber, Matrixx Evolution, Electronic Portal Imaging Device (EPID), and IBA DQA, for small-field output factor measurements, using the CC01 ionization chamber as the reference standard. Methods: The output factors were measured for asymmetric field sizes ranging from 1×1 cm ² to 10×10 cm². The collected OF data for each detector was then used to independently configure five separate beam models in the Eclipse TPS (version 17.0), ensuring that all other configuration parameters, such as the PDDs and profiles, remained constant. To assess the clinical impact of the differences in detector-based beam modeling, a retrospective cohort of 20 patient SRS treatment plans was recalculated using each of the five beam models. Comparative dosimetric analyses focused on dose-volume histogram parameters for planning target volumes, organs at risk, high- and intermediate-dose spillage, and total number of monitor units. Results: The results showed high consistency across all beam models, with no statistically significant differences observed between the CC01-based configuration and those derived from alternative detectors. Deviations in all dosimetric and treatment delivery parameters were minimal and clinically acceptable, indicating a negligible impact on treatment delivery. Conclusion: These findings suggest that despite the known limitations in small-field dosimetry, the CC13, Matrixx Evolution, EPID, and IBA DQA detectors can reliably derive output factors for TPS commissioning in the SRS context. This provides flexibility in detector selection, particularly in clinics, where access to CC01 may be limited. The dosimetric equivalence demonstrated supports their integration into the clinical workflow for small-field radiotherapy applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».