原題
Early prediction of proton therapy dose distributions and DVHs for hepatocellular carcinoma using contour-based CNN models from diagnostic CT and MRI.
背景:陽子線治療は肝細胞がん(HCC)に有効であるが、重要な臓器近くの大きな腫瘍におけるその実行可能性を評価することは困難である。本研究では、早期評価のために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた診断用CT(dCT)とMRI(dMRI)を用いてプロトン線量分布を予測することを検討した。
方法:本研究では、強度変調陽子線治療(IMPT)と受動的陽子線治療を用いて、118人のHCC患者の線量分布を分析した。CPUベースのCNNモデルは、線量体積ヒストグラム(DVH)および3D線量分布を予測し、様々な測定基準を用いて精度を評価した。
結果:予測された線量分布は実際の値と密接に一致し、dCTとdMRIの両方に対して高い精度を示した。
結論:線量分布の早期予測は軽量CNNを用いて実行可能で正確であり、HCC陽子線治療の治療計画とワークフローを強化する。
Journal: Radiat Oncol (CiteScore 2022: 6.6)
DOI: 10.1186/s13014-025-02708-6
PMID: 40759962
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