健康イオン化チャンバー源強度校正係数の安定性について

目的：高用量速度（HDR）、低用量率（LDR）、および電子電子視療法（EBT）のソース資質の中で、空気通信および加圧されたよく型イオン化チャンバーのためのブラキセル療法源強度校正係数の変動性と安定性を調査する。イオン化チャンバーのこれらの品質は、主要な国家標準研究所へのトレーサビリティを維持し、黒球療法における効果的な患者ケアを促進する際の役割を考慮して評価するための重要な特徴です。 方法：ウィスコンシン大学の認定された線量測定キャリブレーション研究所（UWADCL）の顧客健康イオン化チャンバーデータベースのキャリブレーション記録は、1996年から2019年の間に実行されたキャリブレーションについて遡及的に分析されました。分布は、そのモーメントと分位分析に基づいて定量化されました。LDRキャリブレーションの場合、チャンバーの反応はシードタイプによってさらに区別され、チャンバーモデル内およびチャンバーモデル全体での種子依存性の変動性を研究しました。これらのメトリックに加えて、UWADCLのキャリブレーション系統を使用して、後続のキャリブレーション係数の比に基づいて、チャンバーモデルとソースタイプ間のこれらのキャリブレーション係数の安定性を評価しました。 結果：特定のチャンバーモデルのブラキセラピー源強度校正係数の分布は、必ずしも正常に分布するわけではなく、チャンバーモデルの機械加工許容耐性または設計の変化に敏感です。キャリブレーションソースの品質は、チャンバーモデルのキャリブレーション係数の分布にも影響しました。EBTソースのエアセルマレートのキャリブレーション係数は、LDR、およびHDRソースタイプが最も変動しました。チャンバーのソース強度キャリブレーション係数の安定性は、ソース品質に同様の依存を示しました。空気通信および加圧チャンバーは、HDRキャリブレーションについて、それぞれ0.2％と3.0％のその後のキャリブレーションの間に平均安定性を示しましたが、レプトクルティック分布の特徴的なこの変動性を2倍以上に示すことができます。LDRのキャリブレーションの場合、モデルのキャリブレーション比の広がりと安定性は、別の種子タイプに向かうことが広範で顕著です。一部の種類の種類とチャンバーモデルでは、0.5％未満のバリエーションを示しますが、他の種類は2.0％を超えています。さらに、この依存の大きさは、製造業者とNISTソースの強度相互比較レコードから決定された製造によるソースのソース強度の変動性の外側にあります。その結果、異なるソースモデルとチャンバーモデル間でキャリブレーション変換因子を確立および普及させることは、臨床ユーザーのソース強度の決定の不確実性を大幅に増加させるため、お勧めしません。 結論：よくタイプのイオン化チャンバーのキャリブレーションは、チャンバー、ソース、およびソースホルダーに固有のものです。同じモデルまたはソースタイプのチャンバー間でソース強度キャリブレーション係数を一般化しようとすることは、UWADCLのキャリブレーション履歴全体で観察される応答の変動を考えると非現実的です。このような相対的な意味でのキャリブレーション係数を定量化して転送しようとすると、個々のソースのチャンバーを特異的に調整することと比較して、不確実性を大幅に分解する可能性があります。

PURPOSE: To investigate the variability and stability of brachytherapy source strength calibration coefficients for air-communicating and pressurized well-type ionization chambers among high-dose rate (HDR), low-dose rate (LDR), and electronic brachytherapy (EBT) source qualities. These qualities of an ionization chamber are important features to assess given their role in maintaining traceability to a primary national standards laboratory and facilitating efficacious patient care in brachytherapy. METHODS: The calibration records from the University of Wisconsin Accredited Dosimetry Calibration Laboratory (UWADCL) customer well-type ionization chamber database were retrospectively analyzed for calibrations performed between 1996 and 2019. A statistical analysis was performed and differentiated among calibration type to quantify the distribution of chamber calibration coefficients among several chamber models. Distributions were quantified based on their moments and by quantile analysis. For LDR calibrations, chamber response was further differentiated by seed type to study the variability in seed dependence within and across chamber models. In addition to these metrics, the calibration lineage at the UWADCL was used to assess the stability of these calibration coefficients among chamber model and source type based on the ratio of subsequent calibration coefficients. RESULTS: The distribution of brachytherapy source strength calibration coefficients for a particular chamber model is not necessarily normally distributed and is sensitive to changes in the machining tolerances or design of the chamber model. Calibration source quality also influenced the distributions of calibration coefficients for a chamber model; the air-kerma rate calibration coefficients for EBT sources were the most variable followed by LDR and then HDR source types. The stability of a chamber's source strength calibration coefficient exhibited a similar dependence on the source quality. Air-communicating and pressurized chambers exhibited an average stability between subsequent calibrations of 0.2% and 3.0%, respectively, for HDR calibrations, but could exhibit more than double this variability characteristic of their leptokurtic distributions. For LDR calibrations, the spread and stability in a model's calibration ratio toward another seed type is extensive and notable. For some seed types and chamber models exhibit variations of <0.5% while others exceeded 2.0%. Furthermore, the magnitude of this dependence is outside the variability of the source's source strength due to manufacturing, which was determined from the manufacturer and NIST source strength intercomparison records at the UWADCL. As a result, establishing and disseminating calibration conversion factors among different source and chamber models is not advised as it would substantially increase the uncertainty in a clinical user's determination of source strength. CONCLUSIONS: The calibration of a well-type ionization chamber is unique to the chamber, source, and source holder. Attempting to generalize source strength calibration coefficients among chambers of the same model or source type is impractical given the variation in response observed across the calibration history of the UWADCL. Attempting to quantitate and transfer calibration coefficients in such a relative sense may significantly degrade the uncertainty relative to specifically calibrating a chamber for an individual source.