基于神经网络学习方法的放疗计划三维剂量分布预测

作者：孔繁图; 麦燕华; 亓孟科; 吴艾茜; 郭芙彤; 贾启源; 李永宝; 宋婷; 周凌宏

来源：南方医科大学学报, 2018, 38(06): 683-690.

• 调强放射治疗
• 三维剂量分布预测
• 神经网络学习

目的研究利用神经网络建立患者几何解剖结构特性与对应放疗计划三维剂量分布的关联模型,用以新患者的计划剂量学特性预测。方法收集并应用25例固定13野临床前列腺癌IMRT/SBRT计划,处方剂量为50 Gy,以体素为研究对象,提取器官体积、射线角度、器官位置关系等信息,采用神经网络构建剂量预测模型。随机选取20例用于训练,5例用于验证,以验证预测方法的可行性与有效性。结果实验表明,模型训练误差较小,验证样本剂量差异小,预测结果准确。模型训练误差较小,点对点平均剂量差异不高于0.0919±3.6726 Gy,DVH差异不超过1.7%。5例验证样本,剂量差异为0.1634±10.5246 Gy,百分剂量差异在2.5%以内,DVH差异在3%以内。三维剂量分布显示剂量差异较小,预测剂量分布合理。模型对膀胱和直肠预测性能表现较好,股骨头次之。结论本文使用神经网络学习方法成功建立了同肿瘤类型患者几何解剖结构特性和对应计划三维剂量分布之间的关联,不仅可以为计划提供质量标准,还为实现自动计划控制和计划设计奠定基础。

• 单位
  中山大学肿瘤防治中心; 生物医学工程学院; 南方医科大学