人工智能在质子疗法治疗计划中的应用:一篇综述
Yuzhen Ding1, Hongying Feng1,2,3, Martin Bues1
1Department of Radiation Oncology, Mayo Clinic, Phoenix, AZ 85054, USA.
ArXiv
|November 24, 2025
概括
人工智能 (AI) 通过自动化任务和提高效率来增强质子疗法规划. 解决人工智能验证和整合是广泛用于个性化癌症治疗的临床应用的关键.
科学领域:
- 医学物理 医学物理
- 辐射瘤学 辐射瘤学
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 质子疗法比光子疗法提供更高的剂量一致性.
- 质子疗法规划面临由于解剖学变化,设置不确定性和计算需求的挑战.
研究的目的:
- 审查和总结人工智能 (AI) 在增强质子疗法治疗计划中的作用.
- 评估人工智能应用在质子治疗规划的各个领域.
主要方法:
- 对最近关于人工智能在质子疗法中的应用研究进行系统审查.
- 人工智能应用程序按领域 (例如图像重建,剂量计算,优化) 和验证策略进行分类.
主要成果:
- 人工智能在自动化轮,提高剂量计算的图像质量,预测剂量分布和加速优化流程方面显示出显著的前景.
- 人工智能应用程序减少了手工工作量,提高了规划效率,并促进了个性化和适应性治疗规划.
- 关键的局限性包括数据稀缺性,模型通用性的挑战,以及无临床整合的需要.
结论:
- 人工智能正在成为有效,一致和针对患者的质子疗法规划的关键工具.
- 克服人工智能验证和临床实施方面的挑战对于其在实践中的常规采用至关重要.
