原題
Daily proton dose re-calculation on deep-learning corrected cone-beam computed tomography scans.
背景:本研究では、前立腺癌患者に対する適応陽子線治療を強化するために、コーンビームCT(CBCT)から合成CT(sCT)を生成するためのディープラーニング(DL)ネットワークを評価した。
方法:25人の前立腺癌患者からのデータを利用して、DLネットワークを訓練し、試験した。試験セットには、計画CT、39のCBCT画像、および反復CT(reCT)が含まれた。sCT画像は、CT数精度、プロトン範囲計算、および線量傾向について評価された。
結果:sCT画像はCTの質と一致し、CT数は同程度で、プロトン範囲の差の中央値は1.9 mmであり、優れた標的被覆率(V95%≧99.6%)を保証した。
結論:DLネットワークは高品質のsCT画像を生成し、適応陽子線治療に有効であることを証明した。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.110953
PMID: 40412534
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