基于人工神经网络多叶准直器叶片位置偏差预测

作者：张丽媛; 贾楠; 郑晓娜; 张博; 李松丽; 韩全乡^*

来源：中国医学物理学杂志, 2021, 38(12): 1495-1501.

• 动态调强放疗
• 多叶准直器
• 日志文件
• 人工神经网络
• 位置偏差

目的:探讨人工神经网络方法利用加速器日志文件预测动态调强放疗(dIMRT)计划多叶光栅位置偏差。方法:选择瓦里安Trilogy 50例dIMRT动态日志文件,TrueBeam和Edge各30例dIMRT轨迹日志文件。日志提取叶片计划位置、剂量、机架角度、铅门位置、叶片间距、叶片速度及运动参数等14个特征为输入,日志记录叶片实际位置为输出,隐藏层为22个神经元的3层神经网络模型。训练集包括70%数据,验证集和测试集包括30%数据,均方误差代价函数评估模型性能。结果:叶片速度是输入特征与位置偏差最相关特征,皮尔逊相关系数0.7以上。运动和静息叶片位置平均绝对偏差存在显著性差别。测试集Trilogy、TrueBeam和EDGE预测叶片位置最大均方误差分别小于9×10-5、3×10-5和3×10-5mm2,预测位置与实际位置极为接近。模型预测当前叶片和其它序号叶片位置平均绝对偏差具有显著性差异(P<0.001)。结论:基于加速器日志文件人工神经网络模型可以对瓦里安dIMRT计划叶片位置进行预测。

• 单位
  郑州市中心医院