开发基于特定年龄的人口的儿科计算幻象,用于基于图像的数据挖掘和其他放射治疗应用

科学领域:

• 医学物理 医学物理
• 放射治疗研究 放射治疗研究
• 计算解剖学的计算解剖学

背景情况:

• 儿科放射治疗需要特定年龄的计算解剖模型.
• 现有的模型往往代表健康的个体,不考虑疾病/治疗变化.
• 需要为儿科放射治疗群体建立一个专门的图书馆.

研究的目的:

• 开发RT-PAL,一个计算年龄特定的小儿放射疗法的voxelized解剖模型图书馆.
• 评估RT-PAL模型的解剖学可信性和年龄依赖性.
• 将RT-PAL模型与临床数据和现有的健康人口幻影进行比较.

主要方法:

• 在74名儿科患者的临床CT上使用分组可变形图像注册生成RT-PAL幻影 (脊辐射).
• 将RT-PAL模型与临床患者数据,ICRP儿科参考幻影和4D XCAT幻影进行比较.
• 在所有模型中对19个器官进行了细分,并通过线性拟合评估了器官体积与年龄的关系.

主要成果:

• RT-PAL幻象显示出良好的解剖学可信性.
• RT-PAL模型的年龄依赖性与临床数据和其他虚拟图书馆相比较.
• 差异归因于器官填充,细分,年龄分布和人口差异.

结论:

• 该RT-PAL图书馆显示了代表儿科放射治疗队列的潜力.
• 专用,年龄特定的解剖幻象,如RT-PAL可以使儿童癌症患者受益.
• 进一步细化可能会解决与临床和健康人口数据观察到的差异.