原題
A feasibility study of dose-band prediction in radiation therapy: Predicting a spectrum of plan dose.
背景:従来の深層学習線量予測法は単一の線量分布を提供し、精度を制限する。本研究では、「線量帯予測」を導入し、改善された計画と品質保証(QA)のために予測された線量分布の範囲を提供する。
方法:本研究では、3Dニューラルネットワークを用いた上位/下位バンドモデル(UBM/LBM)を用いて、104例の上咽頭癌症例と異なる治療法を用いた子宮頚癌の2つのデータセットを解析した。また、平均二乗誤差(MSE)モデルに対して自動計画法を試験した。
結果:用量バンドモデルでは予測用量の範囲が得られ、中間用量は臨床用量と密接に一致していた。標的体積およびリスクのある臓器の平均差は、データセット間で許容可能であった。
結論:線量帯予測は治療計画の柔軟性を高め、放射線療法のQAを改善する。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2024.110593
PMID: 39489427
コメント