原題
Pretreatment patient-specific quality assurance prediction based on 1D complexity metrics and 3D planning dose: classification, gamma passing rates, and DVH metrics.
背景:本研究では、放射線療法における患者特異的品質保証(PSQA)結果のために、複雑度指標と患者計画線量を用いた予測モデルを考案しようとしている。
方法:687の放射線治療計画からのデータを用いて、神経構造モデルを開発した。これらのモデルは、計画線量、再構成線量、および複雑さの指標を組み込んで、QA結果を予測した。
結果:治療の72.8%が治療前の品質保証に合格した。1D複雑度指標と3D計画線量予測を組み合わせたモデルは、特に3Dグローバルガンマ通過率が90%を超える場合に、最も高い性能を示した。
結論:1D複雑度指標と3D計画線量の組合せはPSQA結果を正確に予測でき、複雑度指標が予測モデルにおいて重要な役割を果たすことを示唆した。
Journal: Radiat Oncol (CiteScore 2022: 6.6)
DOI: 10.1186/s13014-023-02376-4
PMID: 37986008
Open Access
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