对DICOM提取和结构化工具包 (DEST) 的验证,用于用于大规模分析的放射治疗数据的自动提取和结构化
Ibrahima Diallo1, Mamadou Hady Balde2, Duyen Do2
1Université Paris Saclay, INSERM, Gustave Roussy, Molecular Radiation Therapy and Therapeutic Innovation U1030, 94800 Villejuif, France.
概括
DICOM提取和结构化工具包 (DEST) 简化了用于统计分析的放射治疗数据转换. DEST准确地提取剂量-体积直方图 (DVH) 并显示与治疗计划系统的高度一致.
科学领域:
- 医学物理 医学物理
- 辐射疗法 辐射疗法
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 将DICOM-RT中的放射治疗 (RT) 数据转换为统计数据集是一项挑战.
- 现有的方法需要大量的手工工作,容易出现错误.
- 需要标准化工具来简化这一过程,以便进行高级分析.
研究的目的:
- 开发和验证DICOM提取和结构化工具包 (DEST),用于转换DICOM-RT数据的自动化解决方案.
- 确保提取的数据与用于高级建模的统计软件兼容.
- 通过将其输出与治疗计划系统 (TPS) 的比较来评估DEST的可靠性.
主要方法:
- DEST使用两个模块:数据提取和查看/分析.
- 它处理DICOM-RT对象 (结构集,计划,剂量文件) 用于预定义的患者列表.
- 一个3D可视化模块验证剂量分配并确保准确性.
主要成果:
- 在CANTO-RT队列中,DEST成功应用于404名患者.
- 在心脏和肺部剂量指标方面,DEST和TPS之间观察到很高的一致性.
- 关键剂量-体积图谱 (DVH) 参数 (例如V10Gy,V20Gy,V30Gy,V40Gy) 显示出很高的一致性.
结论:
- DEST提高了关键剂量-体积指标的可访问性.
- 它促进了医疗结果,效率和风险的高级voxel级建模.
- DEST能够进行复杂的分析,如聚类和局部区域选择,以获得更深入的剂量反应见解.
