原題
Automatic Treatment Planning for Radiation Therapy: A Cross-Modality and Protocol Study.
背景:この研究は、異なる放射線療法技術にわたる自動治療計画のための1つのモダリティで訓練された3D線量予測モデルの使用を評価し、臨床選好への出力の調整に対する多基準オプティマイザ(MCO)の影響を評価することを目的とした。
方法:3段階U-Netモデルを用いて、IMRTデータに基づいて20人の頭頚部癌患者の線量予測を作成した。これらの予測は、送達可能なIMRT、VMAT、およびトモセラピー計画の作成に情報を提供し、その後、MCOを用いて評価および最適化された。
結果:このアプローチは線量分布を正確に再現し、MCOは標的範囲を維持しながらリスクのある臓器の線量を低減した。
結論:このモデルは、モダリティ全体にわたって有効性を示し、計画の柔軟性を高め、所要時間を短縮するが、臨床の好みとの訓練セットの適合性が不可欠である。
Journal: Adv Radiat Oncol (CiteScore 2022: 4.5)
DOI: 10.1016/j.adro.2024.101649
PMID: 39553397
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