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目的:采用随机森林和支持向量机两种机器学习算法建立预测模型，实现容积弧形调强（VMAT）验证γ通过率（GPR）的数值预测和分类预测。方法:回顾性选取2019年4月至2020年8月于温州医科大学附属第一医院放疗中心接受VMAT放疗的258例患者资料，其中头颈部38例，胸腹部220例。对所有患者VMAT计划提取13个复杂度参数，收集计划验证在3
作者：易金玲；杨继明；雷希瑶；宁博达；金献测；张吉
来源：中华放射医学与防护杂志 2022 年 42卷 12期
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