加速器模型和治疗计划系统对知识库计划模型的影响：一项基于宫颈癌适形调强放射放疗计划的研究

发布时间：2024-01-14 10:49

　　背景与目的:"RapidPlan"利用适形调强放射治疗(intensity-modulated radiotherapy,IMRT)中的患者解剖和剂量信息,以剂量体积直方图(dose-volume histogram,DVH)预测模型的方式来预测新计划的剂量分布。针对每种治疗计划系统(treatment planning system,TPS)和治疗机器模型分别建立知识库模型需耗费大量精力且选择繁琐,因此本研究评估基于特定TPS和加速器模型建立的知识库计划模型能否适用于其他TPS和加速器模型。方法:选取2015—2016年于复旦大学附属肿瘤医院采用IMRT技术治疗的50例临床治疗的宫颈癌患者的放疗资料,使用RapidPlan建立基于知识库的计划预测模型。训练数据均基于Pinnacle计划系统,机器模型采用Synergy加速器6 MV光子射线。使用该预测模型对15例宫颈癌病例进行预测,提取目标函数数值后,分别在3组不同的优化环境中重新优化以评估加速器模型和TPS对知识库计划模型的影响:①与模型构建一致的TPS和加速器模型,即Pinnacle与Synergy;② TPS一致但加速器模型不一...

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【文章目录】：
1 资料和方法
    1.1 患者选择
    1.2 训练集计划
    1.3 Rapid Plan建模
    1.4 基于知识库模型的知识库计划和人工计划
        1.4.1 知识库计划与人工计划的组内比较
        1.4.2 知识库计划的组间比较
    1.5 计划评估
    1.6 统计学处理
2 结果
3 讨论



本文编号：3878087