原題
A deep learning-informed interpretation of why and when dose metrics outside the PTV can affect the risk of distant metastasis in SBRT NSCLC patients.
背景:この研究は、非小細胞肺癌(NSCLC)患者における遠隔転移(DM)リスクと計画標的体積(PTV)外の線量との間の相関に関する矛盾する報告を扱っている。
方法:DMを予測するディープラーニングモデルである定位放射線治療(SBRT)で治療されたNSCLC患者478人のデータセットを解析し、主要な予後因子を特定する説明可能なAIを用いた。
結果:DMの有意な予測因子には、治療技術、腫瘍の特徴、およびPTV周囲の3 cmリングにおける用量が含まれた。特に、PTVへの平均用量は、回転型強度変調放射線治療(VMAT)で治療された小さな球状腫瘍の予測因子であった。
結論:一貫性のないデータセットおよび変数は、以前の対立につながった。PTV用量は予後的意義を示したが、DMリスクに関してPTV以外の用量との因果関係は見出されなかった。
Journal: Radiat Oncol (CiteScore 2022: 6.6)
DOI: 10.1186/s13014-024-02519-1
PMID: 39334387
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