原題
Applying a pretrained DL-based IMPT planning workflow in an external center: A feasibility study in oropharyngeal cancer.
背景:外部センターでの中咽頭癌(OPC)に対するディープラーニング(DL)に基づくロバストに最適化されたIMPT計画の実現可能性の評価。
方法:U-NetはRayStationにおけるロバストIMPT用量を予測し、模倣アルゴリズムは予測を成果物のDL最適化(DLO)計画に変換した。5人の患者で模倣パラメータを調整し、10人の独立した症例に対して、盲検化された集学的レビューおよび定量的分析(標的範囲、OAR用量、NTCPs)を実施した。
結果:手動およびDLO計画はそれぞれ症例の40%、20%相当で好まれ、両方の計画タイプの60%が臨床的に受け入れられた。DLOは、口腔乾燥症が2以上(38.1→37.1%、p=0.002)および3以上(10.3→9.9%、p=0.002)の場合、平均口腔線量(31.5→30.2 Gy[RBE]、p=0.002)、耳下腺(20.1→17.8 Gy[RBE]、p<0.001)およびNTCPを減少させた。
結論:DLベースのIMPTは、手動計画に匹敵する品質で完全に自動化された計画を作成し、外部センターでの実現可能性を実証した。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2026.111782
PMID: 42744075
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