对于直肠癌的自动端到端VMAT治疗计划
Kai Huang1,2, Christine Chung2, Ethan B Ludmir3
1The University of Texas MD Anderson Cancer Center UTHealth Houston Graduate School of Biomedical Sciences, Houston, Texas, USA.
Journal of applied clinical medical physics
|February 6, 2024
概括
针对直肠癌的自动体积调制弧线疗法 (VMAT) 显著减少了手工劳动. 这种端到端的过程产生了临床上可接受的治疗计划,医生干预最小,提高效率.
科学领域:
- 辐射瘤学 辐射瘤学
- 医学物理 医学物理
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 放射治疗规划是劳动密集型的,目前的解决方案是单独自动化细分和规划.
- 对于直肠癌中VMAT的集成,端到端的自动细分和自动规划过程的可行性仍然不清楚.
研究的目的:
- 开发和临床验证用于直肠癌中的VMAT的全面端到端自动化工作流.
- 该系统只需要总瘤体积 (GTV) 轮和CT扫描作为初始输入.
主要方法:
- 深度学习模型 (nnU-Net) 被训练为关键结构的自动分割,包括CTV,肠袋和有风险的器官 (OAR).
- 开发并训练了一种基于知识的RapidPlan计划解决方案,用于VMAT交付 (25 Gy/5分数).
- 临床评估涉及专家审查的自动细分轮和自动生成的计划,使用五分利克尔特尺度.
主要成果:
- 在31/35名患者 (Dice 0.85) 中,自分割的CTV轮在临床上是可以接受的.
- OAR轮在很大程度上是可以接受的,有小的挑战区分大肠/小肠.
- 自动计划的接受率很高:100%和91%的医生接受自动计划,88%和62%的医生接受端到端管道.
结论:
- 对直肠癌的自动端到端VMAT规划过程是可行的.
- 开发的系统产生了临床上可接受和安全的治疗计划,手工干预显著减少.
