Op verzoek van Jelle Scheurleer: Purpose: To investigate the accuracy of dose calculation on cone beam CT (CBCT) data sets after HU-RED calibration and validation in phantom studies and clinical patients. Material and methods: Calibration of HU-RED curves for kV-CBCT were generated for three clinical protocols (H&N, thorax and pelvis) by using a Gammex RMI phantom with human tissue equivalent inserts and additional perspex blocks to account for patient scatter. Two calibration curves per clinical protocol were defined, one for the Varian Truebeam 2.0 and another for the OBI systems (Varian, Palo Ato). Differences in HU values with respect to the CT-calibration curve were evaluated for all the inserts. Four radiotherapy plans (breast, prostate, H&N and lung) were produced on an anthropomorphic phantom (Alderson) to evaluate dose differences on the kV-CBCT with the new calibration curves with respect to the CT based dose calculation. Dose differences were evaluated according to the D2%, D98% and Dmean metrics extracted from the DVHs of the plans and - evaluation (2%, 1mm) on the three planes at the isocenter for all plans. Clinical evaluation was performed on 5 patients and dose differences were evaluated as in the phantom study.
DOCUMENT
Abstract Educational escape rooms (EERs) are live-action, team-based games used to teach content-related and generic knowledge and skills. Instead of students just playing the EER, we believed that giving them the opportunity to create their own EERs would augment the learning efects of this teaching method. We report on the feasibility, evaluation, and lessons learned of our assignment on an opioid epidemic-based EER. This original teaching method appealed to most students, but the workload was evaluated to be too high. Our lessons learned include the need for sufcient (extrinsic) motivation, careful explanation of the assignment, and small group sizes.
MULTIFILE
Abstract gepubliceerd in Elsevier: Introduction: Recent research has identified the issue of ‘dose creep’ in diagnostic radiography and claims it is due to the introduction of CR and DR technology. More recently radiographers have reported that they do not regularly manipulate exposure factors for different sized patients and rely on pre-set exposures. The aim of the study was to identify any variation in knowledge and radiographic practice across Europe when imaging the chest, abdomen and pelvis using digital imaging. Methods: A random selection of 50% of educational institutes (n ¼ 17) which were affiliated members of the European Federation of Radiographer Societies (EFRS) were contacted via their contact details supplied on the EFRS website. Each of these institutes identified appropriate radiographic staff in their clinical network to complete an online survey via SurveyMonkey. Data was collected on exposures used for 3 common x-ray examinations using CR/DR, range of equipment in use, staff educational training and awareness of DRL. Descriptive statistics were performed with the aid of Excel and SPSS version 21. Results: A response rate of 70% was achieved from the affiliated educational members of EFRS and a rate of 55% from the individual hospitals in 12 countries across Europe. Variation was identified in practice when imaging the chest, abdomen and pelvis using both CR and DR digital systems. There is wide variation in radiographer training/education across countries.
DOCUMENT
De textielindustrie is wereldwijd een van de grootste milieuvervuilers. En dat komt mede doordat er weinig kleding gerecycled wordt: slecht 1% van de 80 miljard kleidingstukken die per jaar worden geproduceerd wordt gerecycled tot vezels waar nieuwe kleding van wordt gemaakt. Dit probleem wordt momenteel stevig aangepakt in de EU: in maart 2022 zijn strenge maatregelen aangekondigd die de industrie verplichten om circulair, duurzaam en energiezuinig te produceren. Het probleem is echter dat er technisch gezien weinig goede methodes bestaan om afgekeurde textiel weer om te zetten tot nieuwe kleding. Textiel bestaat vaak uit allerlei materialen die met elkaar verweven zijn, en de technologie schiet vooral tekort in snelle, automatische herkenning van deze samenstelling. Herkenning is essentieel omdat elke samenstelling weer een ander recycleproces/sorteerstroom nodig heeft. Innovatie in herkenningssystemen wordt dan ook in de sector aangewezen als de meest belangrijke stap naar een circulaire textielindustrie, en is het kernpunt van dit consortium. In dit project wordt een innovatie methode ontwikkeld om met behulp van hyperspectrale Short-Wave Infrared (SWIR) -camera's en Artificial Intelligence (AI) de textielsamenstelling te bepalen op de lopende band. AI is hierbij een sleuteltechnologie, omdat de herkenning van textiel dermate complex is (door de grote hoeveelheid verschijningsvormen) dat conventionele analysemethoden niet volstaan. Wij hebben vier innovatieve AI-technieken geïdentificeerd die nog nooit eerder zijn toegepast op textielrecycling, die gezamenlijk naar verwachting tot een doorbraak leiden in de textielherkenning. Om deze technieken toe te kunnen passen is een grote textieldataset noodzakelijk met nauwkeurige samenstelling-informatie, die nog ontbreekt. Onze contributie is daarom drievoudig: Ten eerste bouwen we de eerste grootschalige en publiekelijk-beschikbare textieldatabase voor gezamenlijke innovatie. Ten tweede leveren wij publiekelijk-beschikbare AI-algoritmes waarmee textielherkenning uitgevoerd kan worden, en ten derde werken wij aan een prototype opstelling (TRL-6) waarbij hyperspectrale beelden van textiel op een lopende band worden opgenomen en herkend.