Ergebnisse von Qualitätskontrollen der individuellen Patientendosen in der Radioonkologie*

Hintergrund: : Neben den Bestrahlungsgeräten und Planungssystemen müssen auch die individuellen Patientendosen einer Qualitätssicherung unterzogen werden. Die Sicherstellung der Dosisapplikation besteht aus einem Zweistufenkonzept: der Kontrolle der geplanten Dosis und der In-vivo-Dosimetrie. Methodik: : Im Gegensatz zur Bestrahlungsplanung, wo die Parameter für eine gewünschte Dosisverteilung und Dosis im Zielvolumen bestimmt werden, wird bei der Kontrolle die Dosis im ICRU-Punkt aus den individuellen Einstellparametern berechnet. Dies erfolgt mit einem einfachen Excel-Programm. Zusätzlich wird bei jeder Erstbestrahlung die Eintrittsdosis auf der Oberfläche des Patienten für jedes einzelne Bestrahlungsfeld mit einer Halbleiterdiode gemessen und mit dem Sollwert aus der Bestrahlungsplanung verglichen. Ergebnisse: : Bei einer vorgegebenen Toleranz von 4% für die Übereinstimmung der Dosen im ICRU-Punkt lag der Anteil der Bestrahlungspläne mit einer größeren Abweichung bei 2,1% für Photonenbestrahlungen. Die Toleranz zwischen der gemessenen Eintrittsdosis und der in der Planung berechneten Dosis lag bei ± 5% für Photonenstrahlung ohne Keilfilter und bei ± 10% für Photonenstrahlung mit Keilfilterfeldern sowie für Elektronenstrahlung. Bei 14% aller Bestrahlungsfelder wurden die vorgegebenen Toleranzen überschritten, ohne Berücksichtigung allfälliger Wiederholungsmessungen: 19% bei Photonenfeldern ohne Keilfilter, 6% mit Keilfilter, 9% bei Elektronenfeldern. Schlussfolgerung: : Da Übertragungs- und Einstellfehler nicht ausgeschlossen werden können, sind patientenbezogene Kontrollen erforderlich. Sie sollen einfach, aussagekräftig und eindeutig sein. Ihre personelle und methodische Unabhängigkeit muss vorausgesetzt werden. Bei Überschreitung der Toleranz müssen Maßnahmen ergriffen werden. Dies muss bei der Festlegung von Toleranzen berücksichtigt werde

Bestimmung von Organdosen und effektiven Dosen in der Radioonkologie

Hintergrund und Ziel:: Mit zunehmender Heilungschance in der Radioonkologie muss auch das durch Streustrahlung induzierte Strahlenrisiko außerhalb des Zielvolumens beurteilt werden können. Das Krebsrisiko einer Strahlenbehandlung kann aufgrund von Organdosen und einer etwas eingeschränkten effektiven Dosis abgeschätzt und verglichen werden. Material und Methodik:: Die Dosen in strahlenempfindlichen Organen außerhalb der Strahlenfelder können mit Hilfe des PC-Programms PERIDOSE von van der Giessen abgeschätzt werden. Die effektiven Dosen werden nach dem Konzept der ICRP bestimmt, wobei jedoch das Zielvolumen und die damit zusammenhängenden Organe unberücksichtigt bleiben. Ergebnisse:: Organdosen außerhalb der Strahlenfelder sind meist < 1% der Dosis im Zielvolumen, in Einzelfällen jedoch bis zu etwa 3%. Die effektiven Dosen während einer Strahlentherapie betragen je nach Zielvolumen, angewendeter Bestrahlungstechnik und applizierter Dosis im ICRU-Punkt zwischen 60 und 900 mSv. Schlussfolgerung:: Für die Abschätzung von Strahlenrisiken können Organdosen in der Radioonkologie mit Hilfe des Programms PERIDOSE berechnet werden. Für die Bewertung des Strahlenrisikos nach ICRP muss bei der effektiven Dosis das oft fortgeschrittene Alter der Patienten berücksichtigt werden, damit z. B. die hohen Gonadendosen für die effektive Dosis nicht überbewertet werde

Inferring Evidence from Nested Sampling Data via Information Field Theory

Nested sampling provides an estimate of the evidence of a Bayesian inference problem via probing the likelihood as a function of the enclosed prior volume. However, the lack of precise values of the enclosed prior mass of the samples introduces probing noise, which can hamper high-accuracy determinations of the evidence values as estimated from the likelihood-prior-volume function. We introduce an approach based on information field theory, a framework for non-parametric function reconstruction from data, that infers the likelihood-prior-volume function by exploiting its smoothness and thereby aims to improve the evidence calculation. Our method provides posterior samples of the likelihood-prior-volume function that translate into a quantification of the remaining sampling noise for the evidence estimate, or for any other quantity derived from the likelihood-prior-volume function

Parameterized (Modular) Counting and Cayley Graph Expanders

We study the problem #EdgeSub(?) of counting k-edge subgraphs satisfying a given graph property ? in a large host graph G. Building upon the breakthrough result of Curticapean, Dell and Marx (STOC 17), we express the number of such subgraphs as a finite linear combination of graph homomorphism counts and derive the complexity of computing this number by studying its coefficients. Our approach relies on novel constructions of low-degree Cayley graph expanders of p-groups, which might be of independent interest. The properties of those expanders allow us to analyse the coefficients in the aforementioned linear combinations over the field ?_p which gives us significantly more control over the cancellation behaviour of the coefficients. Our main result is an exhaustive and fine-grained complexity classification of #EdgeSub(?) for minor-closed properties ?, closing the missing gap in previous work by Roth, Schmitt and Wellnitz (ICALP 21). Additionally, we observe that our methods also apply to modular counting. Among others, we obtain novel intractability results for the problems of counting k-forests and matroid bases modulo a prime p. Furthermore, from an algorithmic point of view, we construct algorithms for the problems of counting k-paths and k-cycles modulo 2 that outperform the best known algorithms for their non-modular counterparts. In the course of our investigations we also provide an exhaustive parameterized complexity classification for the problem of counting graph homomorphisms modulo a prime p

Blockchain: Disrupting the Renewable Energy Landscape

This study, performed by SUSI Partners AG in cooperation with the Center for Innovative Finance of the University of Basel, provides an overview of the applications of blockchain technology in the field of renewable energies. We show that the use of blockchain technology can generate new and promising approaches for solutions to the current challenges facing the electricity and energy market. The most important insights of the study are summarized in the following four points: - This white paper identifies 14 use cases of blockchain technology in the area of renewable energies and divides them into five categories. - Some of the applications have a disruptive character and could thus result in great changes in the respective area. In particular peer-to-peer (P2P) electricity trading but also applications in the field of "asset management &amp; operations" fall into this category. - Other areas of application can also be used in today's system. In this way, possible efficiency increases could be achieved primarily in the areas "asset transparency" and "grid operations". - The market overview (Chapter 4.2) shows a great interest in the potential applications of blockchain in the energy market. New blockchain start-ups and established companies are already active on the market. Since blockchain technology is very young, only few of the use cases have been able to reach market maturity at this point. One also has to consider that a regulatory framework still has to be created for the comprehensive use of blockchain technology in the energy market. However, this study illustrates the versatile potential of blockchain technology in the different areas, in order to facilitate the early positioning of all involved actors. It makes sense for investors to study this topic now - blockchain represents a key technology similar to the internet and will replace or at least alter existing business models

Bayesian radio interferometric imaging with direction-dependent calibration

Context: Radio interferometers measure frequency components of the sky brightness, modulated by the gains of the individual radio antennas. Due to atmospheric turbulence and variations in the operational conditions of the antennas these gains fluctuate. Thereby the gains do not only depend on time but also on the spatial direction on the sky. To recover high quality radio maps an accurate reconstruction of the direction and time-dependent individual antenna gains is required. Aims: This paper aims to improve the reconstruction of radio images, by introducing a novel joint imaging and calibration algorithm including direction-dependent antenna gains. Methods: Building on the \texttt{resolve} framework, we designed a Bayesian imaging and calibration algorithm utilizing the image domain gridding method for numerically efficient application of direction-dependent antenna gains. Furthermore by approximating the posterior probability distribution with variational inference, our algorithm can provide reliable uncertainty maps. Results: We demonstrate the ability of the algorithm to recover high resolution high dynamic range radio maps from VLA data of the radio galaxy Cygnus A. We compare the quality of the recovered images with previous work relying on classically calibrated data. Furthermore we compare with a compressed sensing algorithm also incorporating direction-dependent gains. Conclusions: Including direction-dependent effects in the calibration model significantly improves the dynamic range of the reconstructed images compared to reconstructions from classically calibrated data. Compared to the compressed sensing reconstruction, the resulting sky images have a higher resolution and show fewer artifacts. For utilizing the full potential of radio interferometric data, it is essential to consider the direction dependence of the antenna gains.Comment: 13 pages, 9 figure