原題
Deformable image registration uncertainty-encompassing dose accumulation for adaptive radiotherapy.
背景:変形可能な画像レジストレーション(DIR)は、アルゴリズム依存性とユーザ入力の変動性のために適応放射線治療に課題を提起する。本研究では、DIRの不確実性を線量蓄積に組み込むための自動化された枠組みを提示する。
方法:ハイパーパラメータ摂動法は、CTからコーンビームCT DIRに対する変形ベクトル場(DVF)のアンサンブルを推定する。主成分分析はボクセル特異的不確実性楕円体を生成し、これは20人の肺癌患者の後ろ向き研究における再サンプリング中の線量限界の評価に役立つ。
結果:この枠組みは30分の平均計算時間で臨床実行可能性を示した。顕著な不確実性が観察され、線量測定上の変動は有意なレベルに達した。
結論:この枠組みは、適応放射線療法における臨床的意思決定を強化し、より個別化された治療アプローチを可能にする。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2025.04.004
PMID: 40239820
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