论文部分内容阅读
目的:探讨机器学习在肺癌容积旋转调强(VMAT)治疗计划对心脏和肺的剂量体积直方图(DVH)预测的可行性。方法:选取51例肺癌VMAT计划,随机选取其中43例为训练组,剩余8例为验证组。分析训练组中患者的解剖信息与两侧肺V5、V20和心脏V30、V40的相关性。采用机器学习方法,以解剖信息为输入、危及器官(OAR)的DVH为输出,分别构建并训练关于两侧肺以及心脏的人工神经网络模型。将验证组中8例VMAT计划中的解剖信息分别输入到已经构建好的人工神经网络模型,分别预测OAR的DVH。结果:两侧肺V5、V20