一种用于整合来自多源数据的放疗规划与实施数据的通用软件框架
医学物理
2024-11-14 v1
摘要
汇总大规模放疗规划与实施数据对于推进放射肿瘤学研究和改善临床实践至关重要，但由于治疗规划系统(TPS)、记录与验证(R&V)系统的多样性，以及缺乏标准化检索方法的复杂数据格式，相关挑战依然存在。我们开发了一个稳健的软件框架，可自动化收集和整合来自不同TPS和R&V系统的多机构放疗数据。通过利用DICOM对象的单向引用，该框架从放疗治疗记录(RTRECORDs)出发重建完整的患者数据集，管理数据查询、传输、验证和日志记录等任务。它有效地映射了RTRECORDs、RTPLANs、RTDOSEs、RTSTRUCTs、规划图像、配准图像及相关诊断图像之间的DICOM关联，并包含用于数据转换和全面错误处理的自定义模块。该框架在使用ARIA、Eclipse、MOSAIQ、RayStation、MIM、Pinnacle等各类系统的多家机构中实施，在11年期间成功从两家诊所收集数据，汇总了6,022名患者和13,871个治疗计划的数据，成功率达99.76%，平均每位患者处理时间约18分钟。正在进行的工作正将数据收集扩展到缺乏DICOM查询/检索能力的诊所，展示了该框架对各种临床环境的适应性。这种高效的全面数据收集自动化克服了重大技术障碍，促进了可加速放射肿瘤学进步的大规模数据集的创建。
引用
@article{arxiv.2411.08876,
title = {A generalized software framework for consolidation of radiotherapy planning and delivery data from diverse data sources},
author = {Yasin Abdulkadir and Justin Hink and Peter Boyle and Dishane Luximon and Justin Pijanowski and Timothy Ritter and Bruce Curran and Min Leu and Nicholas Nickols and Steve P. Lee and Jatinder R. Palta and Maria Kelly and Rishabh Kapoor and Reid Thompson and Daniel A. Low and James M. Lamb and Jack Neylon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.08876},
year = {2024}
}
备注
11 pages, 5 figures