在形束计算机断层扫描中模拟剂量不确定性:基于深度学习的合成计算机断层扫描生成的预测方法
Cédric Hémon1, Lucía Cubero1, Valentin Boussot1
1Univ. Rennes, CLCC Eugène Marquis, INSERM, LTSI - UMR 1099, F-35000 Rennes, France.
Physics and imaging in radiation oncology
|February 13, 2025
概括
本研究引入了在放射治疗中从束CT (CBCT) 生成的合成CT (sCT) 的不确定性估计器. 该方法准确预测sCT质量,估计剂量不确定性,提高治疗准确性.
科学领域:
- 医学物理 医学物理
- 辐射疗法 辐射疗法
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 圆束计算断层扫描 (CBCT) 对于图像导向放射治疗 (RT) 至关重要,但与标准CT相比,CT数量具有变化.
- 来自CBCT的合成CT (sCT) 生成对于准确的剂量计算是必要的,但由于固有的不确定性,仍然具有挑战性.
研究的目的:
- 开发和验证用于CBCT-sCT合成的voxel-wise不确定性估计方法.
- 为了将不确定性图与sCT-CT错误相关联,并量化剂量不确定性.
主要方法:
- 开发并验证了一种不确定性估计方法,使用85名头部和部 (H&N) 患者接受光子RT治疗.
- 包括三名外部患者来评估分布外图像的稳定性.
- 生成"可信"的sCT来探索错误场景和量化剂量不确定性.
主要成果:
- 不确定性图显示了与绝对sCT-CT错误图的强相关性 (皮尔森r = 0.650.72).
- 用剂量-体积直方图 (DVHs) 量化剂量不确定性.
- 参考CT DVHs在大多数患者的sCT中获得的不确定性间隔内.
结论:
- 拟议的方法有效预测不确定性图,有助于sCT质量评估.
- 通过定义CT DVHs周围的置信区间来提供估计剂量不确定性的新方法.
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