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Enregistrement W7081923848 · doi:10.1002/mp.18114

AAPM TG report 330: EPID‐based quality assurance of linear accelerators

2025· article· en· W7081923848 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality assuranceLinear particle acceleratorTask groupMedical physicistDosimetry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Electronic portal imaging devices (EPIDs) have been in widespread clinical use for almost two decades due to favorable measurement characteristics such as fast image acquisition, high sensitivity and resolution, digital data format, long‐term stability, linear dose response, and large detection area. On‐board EPIDs are widely used as a quality assurance (QA) tool to monitor nearly every aspect of linear accelerator (linac) performance. In both the commercial QA equipment market and in clinical practice, there is a trend toward replacing conventional QA approaches with fully automated, EPID‐based QA tools. Despite widespread use, EPIDs are complex devices, and there has yet to be consensus or formal recommendations published by the AAPM for their use in routine linac QA. Task Group 330 (TG‐330) was, therefore, formed to provide guidelines and recommendations for physicists on the safe and appropriate use of EPIDs for linac QA. In particular, the report: (a) provides a comprehensive review of the characteristics and limitations of EPIDs as time‐resolved measurement devices and dosimeters; (b) summarizes the application of EPIDs for linac QA; (c) provides recommendations on efficient and effective implementations of EPID‐based QA techniques; (d) describes risks associated with the use of EPIDs for linac QA and provides examples of how risk analysis can be used to ensure the safe use of EPIDs for linac QA. Many of the guidelines in this report are drawn from the literature that is included in the references and from the collective experience of the task group members. This report does not provide recommendations on the implementation of EPID‐based patient‐specific IMRT or VMAT QA, which is the topic of AAPM's report from AAPM TG‐307.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0090,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,022

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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