使用多变量回归模型预测宫癌目标运动,使患者能够选择适应性外部光束放射治疗
Lei Wang1, Dualta McQuaid1, Matthew Blackledge1
1The Joint Department of Physics at the Institute of Cancer Research and the Royal Marsden NHS Foundation Trust, Sutton, Surrey, UK.
Physics and imaging in radiation oncology
|February 29, 2024
概括
预测宫癌放射治疗中的折射运动至关重要. 新的多变量模型使用治疗前数据准确预测目标运动,改善了适应性放射治疗的患者选择和资源分配.
科学领域:
- 辐射瘤学 辐射瘤学
- 医学物理 医学物理
- 妇科瘤学 妇科瘤学
背景情况:
- 宫癌放射治疗中的折射运动在患者之间有很大的差异.
- 非适应性计划有风险低于目标剂量或过度辐射正常组织.
- 适应性放射治疗提供了更好的结果,但资源密集.
研究的目的:
- 开发用于宫癌患者的折射运动的预测模型.
- 为了使患者能够选择适应性放射治疗,并优化资源配置.
- 为了提高宫癌放射治疗规划的准确性.
主要方法:
- 开发并比较了两个多变量模型 (双CT和单CT) 和一个单变量模型.
- 在29名宫癌患者的数据上训练模型,包括CT扫描 (满膀和空膀) 和每日CBCT.
- 在11名患者中使用平均绝对误差 (MAE),平均平方误差 (MSE) 和R平方 (R2) 评估模型性能.
主要成果:
- 与单变量模型相比,双CT和单CT多变量模型显示出更高的预测准确性.
- 这些模型利用了治疗前的变量,如直肠体积,子宫厚度和瘤大小.
- 绩效指标显示,多变量模型在预测平均目标覆盖率方面表现优于单变量方法.
结论:
- 宫运动是复杂的,受到多种因素的影响.
- 开发的多变量模型使用预处理信息准确预测运动.
- 这些模型提供了一个比以前发表的方法更有效的方法来选择适应性放射治疗的患者.


