在乳腺放射治疗规划中实施基于深度学习的自动轮的经验:来自2000多个案例的见解
Byung Min Lee1, Jin Sung Kim2, Yongjin Chang3
1Department of Radiation Oncology, Yonsei Cancer Center, Yonsei University College of Medicine, Seoul, Republic of Korea; Department of Radiation Oncology, Uijeongbu St. Mary's Hospital, Catholic University of Korea, Seoul, Republic of Korea.
概括
放射治疗的自动轮系统改善了风险器官和目标体积的轮精度. 然而,仔细的质量管理对于减轻临床实践中自动化偏差风险至关重要.
科学领域:
- 辐射瘤学 辐射瘤学
- 医疗成像医学成像
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 自动轮系统越来越多地用于放射治疗,以简化治疗计划.
- 评估这些系统的临床实用性和影响对于安全有效的实施至关重要.
研究的目的:
- 评估放射治疗治疗中自动轮系统的影响和临床实用性.
- 为了将自动轮与手动完成的轮进行比较,用于乳腺放射治疗患者.
主要方法:
- 在自动轮系统实施之前和之后,对2428名辅助性乳腺放射治疗患者进行了回顾性分析.
- 使用子相似系数 (DSC) 和95%豪斯多夫距离 (HD95) 进行自动轮和最终轮的比较.
- 对有风险的器官和对细分精度的目标体积的评估.
主要成果:
- 实施后,有风险的器官 (心脏,食道,脊髓,逆侧乳房) 显示显著改善DSC和减少HD95.
- 目标体积 (CTVn_L2,L3,L4,内部乳腺节) 也显示了改善的DSC和减少的HD95.5.
- 肺部表现出不准确的细分;最终轮通常比自动轮大.
结论:
- 自动轮系统提高了辐射治疗中的许多结构的轮精度.
- 对自动化设置的越来越多的依赖凸显了自动化偏差的潜力.
- 风险评估和质量管理的整合对于优化系统使用至关重要.
