使用人工智能进行放射治疗CBCT胸部检查的患者的器官剂量预测

科学领域:

• 医学物理 医学物理
• 辐射疗法 辐射疗法
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 准确的患者剂量测量对于有效的放射治疗至关重要.
• 圆束计算断层扫描 (CBCT) 越来越多地用于放射治疗中的患者定位.
• 对于CBCT胸部检查的实时剂量测量具有挑战性.

研究的目的:

• 开发和验证基于人工智能的方法,用于个性化实时剂量测量胸部CBCT采集.
• 为了能够在放射治疗前治疗定位期间精确预测器官剂量.

主要方法:

• 从接受放射治疗的113名患者收集了CT图像.
• 模拟胸部CBCT检查使用蒙特卡洛技术生成器官剂量数据.
• 使用模拟器官剂量数据进行训练和验证的AI算法.
• 通过比较预测剂量与使用布兰德-阿尔特曼分析的蒙特卡罗基底真相来评估AI的疗效.

主要成果:

• 开发了能够实时预测器官剂量的AI模型,用于CBCT胸部检查.
• 在AI预测剂量和蒙特卡洛模拟剂量之间显示出密切一致.
• 报告的绝对平均差异在0.5% (乳腺) 到2.5% (心脏) 之间.
• 报告的最大差异在9.4% (乳腺) 到21.2% (肺) 之间.

结论:

• 人工智能模型可以准确预测接受CBCT胸部检查的患者的器官剂量.
• 开发的AI方法为放射治疗中个性化和实时剂量测量提供了一个有前途的方法.
• 基于人工智能的剂量计提高了治疗前患者定位和剂量评估的精度.