基于人工神经网络模型的鼻咽癌VMAT计划质量控制方法
【摘要】 目的训练放疗计划个体化三维剂量预测模型,并使用该模型建立计划质量控制方法。方法回顾性分析99例已临床实施的早期鼻咽癌同步加量容积旋转调强放疗(VMAT)计划,提取7个几何特征,包括各危及器官(OARs)到PTV、加量靶区和外轮廓的最小距离,及4个坐标位置关系特征。训练(89例)并验证(10例)基于人工神经网络(ANN)的三维剂量分布预测模型;然后基于该预测模型建立放疗计划质量控制方法。以各危及器官剂量学参数D2%、D25%、D50%、D75%和平均剂量(MD)为质量控制指标,通过标准为人工计划和预测剂量差别≤10%。采用由低年资物理师设计的10例计划,对该质量控制方法进行测试。结果18个头颈部OARs的主要剂量学指标,预测剂量与专家计划结果差异无统计学意义。剂量预测结果与专家计划相比,D2%、D25%、D50%、D75%和平均剂量(MD)的差别均控制在1.2Gy以内。由低年资物理师设计的10例计划均达到常规临床剂量限值的要求,而利用建立的
