原題
“sCT-Feasibility” – a feasibility study for deep learning-based MRI-only brain radiotherapy.
背景:この臨床研究は、脳放射線療法のための深層学習ベースのMRIのみのワークフローの可能性を調査するために設計されている。この新しい方法は、MRIおよびCTデータを登録するというエラーが発生しやすいプロセスを排除し、代わりにMRIデータから合成CT(sCT)を作成する必要がある。
方法:本研究では、CTおよびMRI画像を含む標準的な脳放射線治療を受ける患者54名を対象とした。MRIデータを用いて各患者のsCTを作成する。MRIのみのワークフローの実現可能性および標準的なCTワークフローとの比較は、様々な品質保証措置を通じて広範に検討される。
結果:この研究はプロスペクティブであるため、まだ結果は得られていない。
結論:CTとsCTの線量学的同等性は確立されているが、MRIのみのワークフローは広く採用されていない。本研究の目的は、追加の放射線被曝なしに優れた軟部組織コントラストを提供する可能性のある、ディープラーニングに基づくMRIのみの放射線療法の実現可能性と安全性を確認することである。
Journal: Radiat Oncol (CiteScore 2022: 6.6)
DOI: 10.1186/s13014-024-02428-3
PMID: 38459584
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