简化数据提取和可视化,使用第三方验证软件进行在线自适应性辐射治疗
Sean Tanny1, Alexander Podgorsak1, Nicholas Sperling2
1Department of Radiation Oncology, University of Rochester Medical Center, New York, New York, USA.
Journal of applied clinical medical physics
|December 26, 2025
概括
一个新的软件工具简化了在线适应性放射治疗 (oART) 数据的提取和分析. 这简化了流程,从日常治疗计划信息中获得更好的见解.
科学领域:
- 医学物理 医学物理
- 辐射瘤学 辐射瘤学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 在线适应性辐射疗法 (oART) 产生了大量的每日治疗计划数据.
- 当前的oART平台经常限制最终用户对这些数据的访问,阻碍了纵向评估.
- 从oART平台手动提取数据是耗时且低效的.
研究的目的:
- 开发修改后的软件,用于在线提取适应性辐射治疗 (oART) 数据.
- 克服访问和分析纵向oART治疗计划数据的限制.
- 为了促进有效的数据收集,比较和可视化为oART.
主要方法:
- 创建了一个Python程序来查询二次剂量计算软件中的oART数据.
- 收集了3年来1200次oART会议的结构,计划和剂量测量数据.
- 使用Pandas数据框架用于数据存储,比较和可视化,包括非识别工具.
主要成果:
- 与手工方法相比,开发的软件显著减少了数据提取时间.
- 实施各种可视化技术用于oART数据分析.
- 该软件提取关键规划数据,但不包括CT扫描或剂量文件等原始DICOM信息.
结论:
- 开发的软件提供了一种简化的方法来收集,分析和可视化oART数据.
- 这种工具提高了专用oART平台的数据可访问性.
- 需要进一步开发,以改善全面的oART数据的访问和分析能力.
