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目的:用优选的既往病例建立专家库,通过数据挖掘技术,以实现γ射线立体定向放疗刀治疗计划自动优化.方法:通过C++编程实现功能模块,利用已用12例病例数据建立专家库.模拟3个新病例输入,检验自动生成计划质量.用匹配指数评价病例间是否相似,用综合考虑靶区欠量比率(UTR)、组织超量比率(OTR)的一致性指数(PCI)评价计划质量.结果:在能查询到专家库内相似计划时,能够自动生成UTR为89%,PCI为82%,临床能够接受的治疗计划,若是查询到的匹配指数不理想,则计划质量会受到影响,UTR仅仅为80%,PCI为71%.测试病例的计划生成时间均在2 min以内.结论:通过数据挖掘技术能实现复杂计划的自动优化,随着专家库病例增多,能适应更多不同病例的计划制定,并大大减少计划制定时间.

作者:任信信;戴建荣;张岳;刘征宇

来源:中国医学物理学杂志 2015 年 32卷 3期

知识库介绍

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作者:
任信信;戴建荣;张岳;刘征宇
来源:
中国医学物理学杂志 2015 年 32卷 3期
标签:
立体定向放疗 治疗计划 自动优化 专家库 stereotactic radiotherapy automatic optimization treatment plan expert database
目的:用优选的既往病例建立专家库,通过数据挖掘技术,以实现γ射线立体定向放疗刀治疗计划自动优化.方法:通过C++编程实现功能模块,利用已用12例病例数据建立专家库.模拟3个新病例输入,检验自动生成计划质量.用匹配指数评价病例间是否相似,用综合考虑靶区欠量比率(UTR)、组织超量比率(OTR)的一致性指数(PCI)评价计划质量.结果:在能查询到专家库内相似计划时,能够自动生成UTR为89%,PCI为82%,临床能够接受的治疗计划,若是查询到的匹配指数不理想,则计划质量会受到影响,UTR仅仅为80%,PCI为71%.测试病例的计划生成时间均在2 min以内.结论:通过数据挖掘技术能实现复杂计划的自动优化,随着专家库病例增多,能适应更多不同病例的计划制定,并大大减少计划制定时间.