前立腺がん患者のプロトン/フォトン放射線治療を選択するための自動決定支援ツールの開発
Mengyang Li1, Linyi Shen1, Xinyuan Chen1
1National Cancer Center/National Clinical Research Center for Cancer/Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College, Beijing, China.
Journal of applied clinical medical physics
|February 18, 2026
まとめ
この研究では,前立腺がん患者のために光子と陽子放射線治療の選択のための自動決定方法を開発しました. このシステムは,最適な治療方法の予測において93.75%の精度を達成しました.
科学分野:
- 医学物理 医学物理学
- 放射線腫瘍学 放射線腫瘍学
- コンピュータ生物学 コンピュータ生物学
背景:
- フォトンとプロトン放射線療法の選択は,最適な患者の治療結果を決定的に重要です.
- 前立腺がんの治療には,副作用を最小限に抑えるために,正確な放射線投与が必要です.
研究 の 目的:
- 前立腺がん患者にとって臨床的に最も有益な放射線療法技術 (陽子または光子) を選択するための自動決定方法を開発する.
- 臨床医が,光子放射線療法と陽子放射線療法の間で情報に基づいた決定を下すのを助けるために.
主な方法:
- フォトン・プロトン・プランの直腸用量 (V6300cGy) を予測するために,ディープラーニングモデル (Mph,Mpr) を訓練した.
- 予測された用量を使用して,正常組織合併症の確率 (NTCP) を計算した.
- 光子と陽子療法のNTCP (ΔNTCP) の差を基に意思決定アルゴリズムを開発した.
主要な成果:
- ディープラーニングモデルは,直腸投与量を予測する高い精度を示し,平均絶対誤差 (MAE) が4.60 ± 1.80 (光子) と3.64 ± 1.27 (陽子) の低い.
- 直腸壁のマニュアルと自動的に予測されたV6300cGyとNTCP値の間で有意な差は見つかりませんでした.
- 自動決定システムは,適切な放射線療法の選択において93.75%の精度を達成し,曲線下の面積 (AUC) は0.88.75%でした.
結論:
- 提案された自動決定方法は,用量分布を正確にマッチし,NTCPを計算します.
- このシステムは,精密な放射線治療技術選択をサポートし,前立腺がん治療の臨床効率を高めます.
- この方法は,光子と陽子放射線治療の選択を導くための信頼できるツールを提供します.
