在规划阶段预测剂量积累可靠性,并应用于自适应性质子疗法
Andreas Johan Smolders1, Antony John Lomax1, Francesca Albertini1
1Center for Proton Therapy, Paul Scherrer Institute PSI, Forschungsstrasse 111, Villigen, 5232, SWITZERLAND.
一个新的工具准确地预测了在线自适应性质子疗法中剂量积累的可靠性,有助于选择治疗计划,以改善尽管每日变化的再优化.
科学领域:
- 医学物理 医学物理
- 辐射瘤学 辐射瘤学
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 在线自适应性质子疗法需要准确的剂量积累来重新优化.
- 可变形图像注册 (DIR) 在累积剂量计算中引入不确定性.
- 目前的方法缺乏可靠的预测剂量积累可靠性.
研究的目的:
- 评估一种用于预测质子治疗中剂量积累可靠性的新型工具.
- 使用可变形图像注册 (DIR) 不确定性来评估工具的准确性.
- 探索该工具在在线再优化治疗计划选择中的实用性.
主要方法:
- 扩展了基于深度学习的DIR不确定性模型,以预测预期的剂量积累不确定性.
- 在模型中包括计划剂量分配和计划CT数据.
- 在5名肺癌患者的重复CT扫描中对累积剂量不确定性的模型进行了验证.
- 将模型应用于用于计划选择评估的替代治疗计划.
主要成果:
- 该工具预测的剂量不确定性与一系列值的实际不确定性非常接近.
- 对于高预期的不确定性,观察到不确定性的轻微高估.
- 发现了高达处方剂量的5%的Voxel-wise错误,主要是由于每日计划偏差.
- 该工具证明适用于根据积累可靠性选择和比较治疗计划.
结论:
- 开发的工具准确预测在线自适应性质子疗法中剂量积累的可靠性.
- 这种工具可以指导选择可靠的剂量积累治疗计划.
- 便于将累积的剂量信息整合到在线再优化策略中.
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