原題
A Prospective Study of Machine Learning-Assisted Radiotherapy Planning for Patients Receiving 54 Gy to the Brain.
背景:原発性脳腫瘍に対する放射線療法(RT)の計画における機械学習(ML)の使用を評価した。
方法:ML支援放射線療法と標準手順を用いて作成した計画を比較した。一次エンドポイントは治療に対するML計画の受容性であった。二次エンドポイントは選好性と線量測定の差であった。
結果:61人の患者において、MLの94%および手動計画の93%が臨床的に許容可能であると考えられた。ML計画は同様の腫瘍被覆率を達成し、正常な脳組織への平均線量が1 Gy少なく、生成が45.8分早かった。
結論:ML支援計画は、小児を含む脳腫瘍患者のための質の高い計画を作成し、効率を改善しながら正常な脳組織への線量を低減する。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2024.02.022
PMID: 38432285
Open Access
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