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[ Article ] A framework for failure prediction models of medical electron linear accelerators

Date de soumission: 14-02-2021
Année de Publication: 2019
Entité/Laboratoire Laboratoire Electronique, de Telecommunication et d'Informatique Appliquée (LETIA)
Document type : Article
Discipline(s) : Ingénierie Electique & Electronique
Titre A framework for failure prediction models of medical electron linear accelerators
Auteurs MEDENOU Daton [1], IDJIWOLE François [2], HOUESSOUVO C. Roland [3],
Journal: IEEE AFRICON
Catégorie Journal: Internationale
Impact factor: 0
Volume Journal: 2019
DOI: 10.1109/AFRICON46755.2019.9133833
Resume Among the available maintenance strategies, predictive maintenance seems to be the most promising for medical linear accelerators (linacs). Predictive Maintenance predicts failures and allows timely reaction. Input data and model are important to implement predictive maintenance. The aim of this study is to provide a new framework including workflow, data and models that can be used for developing a predictive maintenance approach for medical linear accelerators. In this paper, 51 operational parameters and output performances data related to 15 systems of linacs, 8 environment data, proces sing data methods and 29 prediction models are identified. This work shows there is no standard failure prediction model apply to medicallinacs.
Mots clés data, failure, linear accelerator, maintenance model, prediction.
Pages 1 - 5
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