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Record W3138468156

Analyse rétrospective approfondie de contrôle de qualité quotidien du Cyberknife , en utilisant le test statistique de la boîte à moustaches

2010· preprint· fr· W3138468156 on OpenAlexaff
Safa Al Khawaja, Vincent Marchesi, Didier Wolf, Alain Noël

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2010
Typepreprint
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicNuclear Physics and Applications
Canadian institutionsCentre d'expertise et de recherche en infrastructures urbaines
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPhysics
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction : Le test AQA (Automatic Quality Assurance) est un contrôle de qualité mécanique quotidien proposé par ACCURAY pour vérifier la précision submillimétrique du système robotisé Cyberknife., Il est basé sur le test de Winston-Lutz conçu pour vérifier la précision des machines iso-centriques. L'étude a porté sur les mesures quotidiennes réalisées entre 2007 et 2009. La représentation graphique de la boite à moustaches est utilisée pour mieux appréhender ce test essentiel pour garantir le bon fonctionnement du système. Matériel et méthode : Le test est réalisé en utilisant un fantôme dédié. Celui-ci est composé d'un cube en plastique, avec un trou central contenant une boule métallique radio-opaque, qui doit être positionnée à l'isocentre du système d'imagerie. Ce cube peut recevoir deux films radiochromiques, Gafchromique EBT, placés perpendiculairement. L'objet tests est irradié par deux faisceaux orthogonaux qui produisent une couronne de densité élevée en périphérie de la zone sous-exposée dans l'ombre de la bille en acier. Un scanner Epson Perfection V700/V750 est utilisé pour numériser ces deux films. Un outil d'analyse commercialisé par ACCURAY permet de traiter les deux films, d'extraire les décalages dans les trois directions et de calculer l'erreur radiale à partir de l'écart de position du centre de chacun de cercles. Résultats : L'étude a porté sur 500 mesures. L'ensemble des résultats est présenté graphiquement à l'aide de boîte à moustache qui permet de mettre en évidence les paramètres de tendance centrale et les paramètres de dispersion. L'analyse des tests AQA montre des limites comprises entre -0.5 et 0.75 pour la direction Supérieure-Inférieure, entre -1 et 1 mm pour la direction Gauche-Droite, entre -0.9 et 1.2 pour la direction Antérieure-Postérieure et des limites entre 0.2 et 1.3 mm pour l'erreur radiale. En dehors de ces intervalles les résultats doivent être considérés atypiques et peuvent nécessiter une intervention corrective sur la position du robot. Conclusion : L'analyse des résultats du contrôle de qualité quotidien, AQA, du Cyberknife par la boîte à moustaches permet de visualiser la répartition et la dispersion des valeurs mesurées, tout en permettant de définir les limites acceptées pour ces valeurs. Cette représentation graphique est très utile pour mieux analyser résultats de ce test.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.584
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.235 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2010
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