Relative optimized linearization for radiochromic film dosimetry with non‐uniformity correction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditional radiochromic film dosimetry requires batch-specific dose-response curve measurements, which are time-consuming and add complexity to clinical workflows. While relative dosimetry techniques have been proposed to streamline the process, they have neglected film non-uniformities, limiting their accuracy. PURPOSE: To develop and validate a relative optimized linearization (ROL) method for radiochromic film dosimetry that eliminates the need for dose-response curve measurements while incorporating non-uniformity corrections for improved accuracy. METHODS: The accuracy of the linearization method proposed by Devic et al. was first evaluated through simulations using EBT4 film dose-response data, with maximum dose values ranging from 1 to 10 Gy. Based on these results, the linearization was refined with an optimized power function to reduce errors across all dose ranges. The optimized linearization was then integrated into the multichannel dosimetry (MCD) framework of Micke et al. to correct for dose-independent variations, forming the ROL method. ROL was validated against MCD using measured film data from open field, wedge field, and volumetric modulated arc therapy (VMAT) plans. To assess robustness, the VMAT test case was further evaluated under induced positional and dose delivery errors. Sensitivity to treatment planning modeling errors was also examined. RESULTS: Simulations showed that optimized linearization using ROL reduced average errors from up to 3% in the green channel and 2% in the blue channel to below 1% across all channels and dose ranges. ROL produced dose distributions comparable to MCD (within 1%), particularly in the open and VMAT fields. Only small regions in the wedge field, specifically in the toe region, exceeded 1%, but remained below 1.5%. Sensitivity tests confirmed ROL's robustness to spatial errors and to more subtle treatment planning variations in MLC modeling. Partial plan deliveries, which effectively scale the measured dose distribution, showed expected deviations from MCD. However, gamma analysis of the ROL-computed dose successfully detected the partial delivery error. CONCLUSIONS: The ROL method provides an efficient alternative to traditional film dosimetry by removing the need for time-consuming calibration curves while maintaining high accuracy through non-uniformity corrections. Its streamlined workflow makes it particularly valuable for routine clinical quality assurance.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».