跨技术转移学习用于磁共振成像导向适应性放射治疗直肠癌的自动规划
Xiaonan Liu1, Deqi Chen2, Yuxiang Liu2
1School of Physics and Technology, Wuhan University, Wuhan 430072, China; National Cancer Center/National Clinical Research Center for Cancer/Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College, Beijing 100021, China.
一种新的跨技术转移学习 (CTTL) 策略增强了MRI引导适应性放射治疗 (MRIgART) 的自动化治疗计划. 这种方法提高了剂量预测的准确性和器官节省,标准化了直肠癌患者的计划质量.
科学领域:
- 医学物理 医学物理
- 辐射瘤学 辐射瘤学
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 自动化治疗计划对于磁共振成像 (MRI) 引导的适应性放射治疗 (MRIgART) 至关重要,以确保一致的计划质量.
- 制定标准化的自动规划策略对于高效和准确的MRIgART交付至关重要.
研究的目的:
- 为在线MRIgART自动规划引入一种基于跨技术转移学习 (CTTL) 的新策略.
- 评估基于CTTL的剂量预测模型 (CTTL_M) 在生成高质量的治疗计划中的性能.
主要方法:
- 对210名直肠癌患者的数据进行了回顾性分析.
- 训练使用体积调制弧度治疗数据的源剂量预测模型.
- 开发一种基于CTTL的患者特异性剂量预测模型 (CTTL_M) 用于MRIgART,使用预治疗数据.
- 优化基于预测剂量分布的自动计划,并将其与临床计划进行比较.
主要成果:
- 在规划目标体积方面,CTTL_M显著提高了剂量预测准确性 (中位数MAE:1.27%与7.06%相比).
- 自动图表显示,高剂量暴露于膀和结肠的减少.
- 与临床计划相比,平均结肠剂量显著下降,规划时间,监测单元或计划复杂性没有显著差异.
结论:
- 拟议的在线自适应性放射治疗 (ART) 自动规划方法产生高质量的计划,增强器官节约.
- 高度的自动化标准化了不同专业水平的规划质量,减少了主观评估和错误.
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