原題
Deep learning NTCP model for late dysphagia after radiotherapy for head and neck cancer patients based on 3D dose, CT and segmentations.
背景:HNC後の後期放射線えん下障害は生活の質を低下させる。従来のNTCPは離散的な線量指標を使用しており、3D DLは予測を改善する可能性がある。
方法:1,484人の患者;6ヶ月後のグレード2以上の嚥下障害を予測するために、ボクセル用量、OARセグメンテーションおよびCT±臨床データに関する3D残差ネットワークを訓練した。AUCおよびキャリブレーションを用いて従来のNTCP(治療前の嚥下障害、腫瘍部位、平均OAR用量)と比較し、注意マップをレビューした。
結果:DL AUC:独立0.80-0.84対0.76;外部0.73-0.74対0.63。注意は口腔と上咽頭収縮筋を強調した。
結論:3D DL NTCPは予測を改善し、関連する解剖学的構造を同定する。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.111169
PMID: 41033356
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