原題
Evaluating AI-generated CBCT-based synthetic CT images for target delineation in palliative treatments of pelvic bone metastasis at conventional C-arm linacs.
背景:本研究は、緩和的放射線療法における標的描出と治療計画のためのAI生成コーンビームCT(CBCT)合成CT(sCT)画像の有効性を評価することを目的とした。
方法:深層学習モデルを用いて、骨盤骨転移を有する22人の女性患者のCBCTsおよび計画CTスキャンを用いてsCT画像を生成した。放射線腫瘍医はsCT画像の質と精度を評価した。
結果:評価した画像のうち、23枚中13枚が標的容積(TV)描出に十分な質であることが分かった。これらについては、追加のマージンが不正確さを補うことができる。
結論:sCT画像の大部分は正確に描写され、CBCTに基づく緩和治療のさらなる探求を支持した。これらの知見は、治療効果および患者の快適性を改善することができる。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2024.110110
PMID: 38272314
Open Access
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