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目的:使用机器学习方法建立宫颈癌计划剂量预测回归模型,并将预测剂量引导生成Monaco计划系统(TPS)可调用的优化模板文件,实现宫颈癌的自动计划设计。方法:对50例宫颈癌术后调强治疗计划中的危及器官采集基于重叠体积直方图的几何特征值和基于剂量直方图的剂量目标值,建模后将模型预测剂量结果自动生成Monaco TPS模板文件,进而由TPS调用优化。使用该方法对另外10例未参与模型训练的测试病例进行自动计划设计,并和人工设计的计划进行对比分析。结果:自动计划比手动计划的平均设计时间减少了40 min(P<