原題
Exploring deep learning for estimating the isoeffective dose of FLASH irradiation from mouse intestinal histology images.
背景:超高線量率(FLASH)照射は、従来の線量率(CONV)照射と比較して、腫瘍制御を損なうことなく正常組織損傷を減少させると報告されている。本研究では、マウス腸画像を用いてこの効果を定量化するためのディープラーニング(DL)法を検討した。
方法:84匹のマウスにCONVまたはFLASH照射を行った。物理的線量は11〜16 Gyの範囲であった。その後、各マウスの腸断面を分析した。CONVデータセットに基づくDLモデルは、手動アプローチと比較して、組織学的特徴に基づいて線量を推定するように訓練された。
結果:DLモデルは線量を正確に推定し、手動法よりも正確な結果を提供した。このモデルは種々のFLASH線量に対する等有効線量を決定した。
結論:DLモデルはCONV線量を正確に推定し、小腸組織におけるFLASH照射の等有効線量が低いことを明らかにした。このアプローチは、他の放射線量の変更を研究するために使用することができる。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2023.12.032
PMID: 38171387
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