原題
Optimizing Cardiac Dose Prediction in Left-Sided Breast Cancer Radiation Therapy: Clinical Strategies for Identifying Beneficiaries of the Deep Inspiration Breath-Hold Technique.
背景:DIBHは左側乳房RTにおける心臓線量を減少させるが、利益は様々である。本研究では、FBおよびDIBHにおける心臓線量を予測し、受益者を特定するためのCNNを評価した。
方法:265人の患者(200/65トレーニング/テスト)。CNNは、臓器の輪郭と標的までの距離マップを用いて3D線量を予測した。予測およびDVHを臨床計画と比較し、DIBHのベネフィットの一致度をカッパ係数で測定した。
結果:予測対臨床心臓、LAD及び心室線量は0-84-0-99と相関し、DVHの差はなかった。このモデルでは、90.8%の精度でDIBH受益者を特定した(カッパ0.876)。ΔHeart D≧1 Gyを用いた場合、63.1%が有益であると分類され、96.9%が一致した。
結論:CNNは心臓線量を正確に予測し、DIBHの患者をトリアージすることができ、さらなる検証が必要である。
Journal: Adv Radiat Oncol (CiteScore 2022: 4.5)
DOI: 10.1016/j.adro.2026.102057
PMID: 42199527
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