背景與目的:"RapidPlan"利用適形調(diào)強(qiáng)放射治療(intensity-modulated radiotherapy,IMRT)中的患者解剖和劑量信息,以劑量體積直方圖(dose-volume histogram,DVH)預(yù)測模型的方式來預(yù)測新計(jì)劃的劑量分布。針對(duì)每種治療計(jì)劃系統(tǒng)(treatment planning system,TPS)和治療機(jī)器模型分別建立知識(shí)庫模型需耗費(fèi)大量精力且選擇繁瑣,因此本研究評(píng)估基于特定TPS和加速器模型建立的知識(shí)庫計(jì)劃模型能否適用于其他TPS和加速器模型。方法:選取2015—2016年于復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院采用IMRT技術(shù)治療的50例臨床治療的宮頸癌患者的放療資料,使用RapidPlan建立基于知識(shí)庫的計(jì)劃預(yù)測模型。訓(xùn)練數(shù)據(jù)均基于Pinnacle計(jì)劃系統(tǒng),機(jī)器模型采用Synergy加速器6 MV光子射線。使用該預(yù)測模型對(duì)15例宮頸癌病例進(jìn)行預(yù)測,提取目標(biāo)函數(shù)數(shù)值后,分別在3組不同的優(yōu)化環(huán)境中重新優(yōu)化以評(píng)估加速器模型和TPS對(duì)知識(shí)庫計(jì)劃模型的影響:①與模型構(gòu)建一致的TPS和加速器模型,即Pinnacle與Synergy;② TPS一致但加速器模型不一...

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【文章目錄】：
1 資料和方法
    1.1 患者選擇
    1.2 訓(xùn)練集計(jì)劃
    1.3 Rapid Plan建模
    1.4 基于知識(shí)庫模型的知識(shí)庫計(jì)劃和人工計(jì)劃
        1.4.1 知識(shí)庫計(jì)劃與人工計(jì)劃的組內(nèi)比較
        1.4.2 知識(shí)庫計(jì)劃的組間比較
    1.5 計(jì)劃評(píng)估
    1.6 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理
2 結(jié)果
3 討論



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