在前列腺癌治疗中使用人工智能驱动的在线自适应性放射治疗:对活动时间和剂量测量效益的考虑

科学领域:

• 辐射瘤学 辐射瘤学
• 医学物理 医学物理
• 人工智能在医学中的应用

背景情况:

• 在线适应性放射治疗 (oART) 解决了治疗期间的解剖学变异.
• 人工智能 (AI) 在oART中的整合提高了速度,并减少了用户的依赖.
• 前列腺癌治疗需要精确的准,以尽量减少毒性.

研究的目的:

• 调查人工智能集成oART在前列腺癌中的剂量学益处.
• 评估人工智能驱动的oART对目标覆盖率和危险器官节省的影响.
• 在治疗时间方面评估人工智能驱动的oART的效率.

主要方法:

• 对31名前列腺癌患者的分析,这些患者接受了人工智能集成的oART治疗.
• 基于结节参与的患者分类 (仅前列腺与淋巴结病例).
• 预测和调整治疗计划的比较,使用每日CBCT数据和DVH指标.
• 人工智能系统用于自动细分有风险的器官 (OAR).

主要成果:

• 在两组患者中,前列腺和CTV覆盖率显著改善 (PTV V95%和CTV D98%).
• 对淋巴结目标体积观察到轻微改善 (PTV2 V95%和CTV2 D98%).
• 在OAR DVH指标 (膀,肠道,直肠) 中没有统计学意义上的差异.
• 平均治疗时间为25分钟 (仅为前列腺) 和32分钟 (淋巴结病例).

结论:

• 人工智能驱动的oART显著提高了前列腺癌的目标体积覆盖率.
• 该技术可以实现更好的覆盖范围,而不会影响OAR的安全性.
• 在oART中整合人工智能为前列腺癌放射治疗提供了有前途的进步.