在结合宫癌放射治疗与基于深度学习的剂量预测中改善累积剂量分布
Qi Fu1, Xinyuan Chen1, Yuxiang Liu1,2
1Department of Radiation Oncology, National Cancer Center/National Clinical Research Center for Cancer/Cancer Hospital, Chinese Academy of Medial Sciences and Peking Union Medical College, Beijing, China.
深度学习准确地预测子宫癌放射治疗剂量,改善治疗计划. 这种先进的技术优化了外部光束放射治疗 (EBRT) 和支臂疗法 (BT) 以获得更好的结果和减少正常组织并发症.
科学领域:
- 辐射瘤学 辐射瘤学
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 结合外部射线疗法 (EBRT) 和支臂疗法 (BT) 的宫癌放射治疗在剂量优化和评估方面面临挑战.
- 精确的剂量积累对于提高治疗疗效和尽量减少毒性至关重要.
研究的目的:
- 通过使用基于深度学习的剂量预测来估计和增强联合宫癌放射治疗中的累积剂量分布.
- 在改进EBRT治疗计划时评估预测累积剂量的临床实用性.
主要方法:
- 训练了一个ResNet-101深度学习模型来预测EBRT和BT计划中的像素智能剂量分布.
- 可变形图像注册被用来积累30名宫癌患者的剂量分布.
- 重新设计EBRT计划,参考预测的累积剂量,并比较剂量计参数.
主要成果:
- 重新设计的累积剂量显著降低了膀和直肠的平均V50,V60和D2cc.
- 膀和直肠的平均正常组织并发症概率 (NTCP) 值显著下降.
- 在关键剂量计参数 (p < 0.01) 中观察到统计显著的改善,除了膀D2cc.
结论:
- 深度学习可以准确地预测结合宫癌放射治疗的累积剂量,即使没有BT剂量信息.
- 预测剂量作为EBRT治疗计划的有效参考,导致优越的剂量分配.
- 这种方法可以改善治疗计划,并降低正常组织并发症的可能性.
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