用于生成头颈癌放射治疗中可调剂量分布的机器学习方法
医学物理
2022-07-18 v1
摘要
本工作中，我们提出一种机器学习模型，用于生成头颈癌外照射放射治疗的自适应三维剂量分布。与提供单一模型的现有机器学习方法不同，我们为每个危险器官创建成对的模型，即下极值与上极值模型。一个危险器官的这些模型对提出对该危险器官给出较低和较高剂量的方案，同时也包含了到其他危险器官的剂量权衡。通过对所有危险器官的模型对进行加权与组合，我们能够动态创建可调剂量分布，可实时用于危险器官间的剂量迁移，从而根据特定患者的需求定制剂量分布。我们利用了一个关键观察：训练数据集本身包含了临床权衡。我们展示了可调分布能够在危险器官间剂量权衡中提供合理的临床剂量自由度。
引用
@article{arxiv.2207.07168,
title = {Machine Learning to Generate Adjustable Dose Distributions in Head-and-Neck Cancer Radiation Therapy},
author = {Davood Hajinezhad and Afshin Oroojlooy and Mohammadreza Nazari and Xin Hunt and Jorge Silva and Colette Shen and Bhisham Chera and Shiva K. Das},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.07168},
year = {2022}
}