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目的:利用左乳腺癌靶区的解剖结构几何特性与对应放疗计划的计划设计参数、部分关键剂量体积直方图(DVH)信息建立双层感知机网络,实现新患者放疗计划的自动设计以及部分关键DVH信息的预测.方法:采集50例左乳腺癌IMRT计划,提取靶区的重叠体积直方图特征、靶区切线角度特征作为输入特征,射野角度、目标函数参数以及部分关键DVH信息作为输出特征,训练双层感知机网络,预测10例新患者IMRT计划的射野角度和目标函数参数用于设计自动计划,经配对t检验分析自动计划、手动计划的剂量学结果与部分关键DVH信息预测结果,以验证左乳腺癌IMRT计划自动设计方法的可行性,以及对部分关键DVH信息预测的准确性.结果:自动计划基本满足临床要求;自动计划中靶区的Dmin、Dmax、Dmean、Vprescription、D5、D95、CI、HI,患侧肺的V20、V5,心脏的V20与手动计划比较差异没有统计学意义(P>0.05);自动计划设计耗时远小于手动计划设计耗时;预测的部分关键DVH信息包括PTV的Dmin、Dmax、Dmean、Vprescription,患侧肺的V20、V5,心脏的V20,分别与手动计划和自动计划相比,仅在PTV的Dmean、Vprescription和患侧肺的V20有统计学意义(P<0.05),但符合临床放疗需求和期望.结论:通过双层感知机网络设计的自动计划与手动计划质量相当,并且大大减少

作者:刘炜焜;周凌宏

来源:中国医学物理学杂志 2023 年 40卷 6期

知识库介绍

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作者:
刘炜焜;周凌宏
来源:
中国医学物理学杂志 2023 年 40卷 6期
标签:
乳腺癌 调强放射治疗 机器学习 自动计划 感知机 剂量预测
目的:利用左乳腺癌靶区的解剖结构几何特性与对应放疗计划的计划设计参数、部分关键剂量体积直方图(DVH)信息建立双层感知机网络,实现新患者放疗计划的自动设计以及部分关键DVH信息的预测.方法:采集50例左乳腺癌IMRT计划,提取靶区的重叠体积直方图特征、靶区切线角度特征作为输入特征,射野角度、目标函数参数以及部分关键DVH信息作为输出特征,训练双层感知机网络,预测10例新患者IMRT计划的射野角度和目标函数参数用于设计自动计划,经配对t检验分析自动计划、手动计划的剂量学结果与部分关键DVH信息预测结果,以验证左乳腺癌IMRT计划自动设计方法的可行性,以及对部分关键DVH信息预测的准确性.结果:自动计划基本满足临床要求;自动计划中靶区的Dmin、Dmax、Dmean、Vprescription、D5、D95、CI、HI,患侧肺的V20、V5,心脏的V20与手动计划比较差异没有统计学意义(P>0.05);自动计划设计耗时远小于手动计划设计耗时;预测的部分关键DVH信息包括PTV的Dmin、Dmax、Dmean、Vprescription,患侧肺的V20、V5,心脏的V20,分别与手动计划和自动计划相比,仅在PTV的Dmean、Vprescription和患侧肺的V20有统计学意义(P<0.05),但符合临床放疗需求和期望.结论:通过双层感知机网络设计的自动计划与手动计划质量相当,并且大大减少