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肺癌^(125)I粒子植入术后SPECT/CT计数值与剂量分布及疗效关系初探
被引量:
2
1
作者
白钧
高贞
+7 位作者
闵学雅
徐克
杜志强
于慧敏
底学敏
杨双臣
魏世鸿
张宏涛
《介入放射学杂志》
CSCD
北大核心
2023年第3期240-242,共3页
目的了解肺癌^(125)I粒子植入术后SPECT/CT放射性浓聚计数值与剂量分布及疗效的关系。方法选取2019年1月至2021年5月行^(125)I粒子植入治疗的肺癌患者11例。处方剂量(prescription dose,PD)140 Gy,粒子活度0.5~0.8 mCi,粒子数20~77颗。^...
目的了解肺癌^(125)I粒子植入术后SPECT/CT放射性浓聚计数值与剂量分布及疗效的关系。方法选取2019年1月至2021年5月行^(125)I粒子植入治疗的肺癌患者11例。处方剂量(prescription dose,PD)140 Gy,粒子活度0.5~0.8 mCi,粒子数20~77颗。^(125)I粒子植入术后首日行SPECT/CT扫描,将SPECT图像与CT图像融合,调节融合图像的放射性浓聚感兴趣区域(region of interest,ROI),找到放射性计数值为200及300所对应的曲线,截取包含肿瘤各层面完整图像,将图像传入计算机治疗计划系统(treatment planning system,TPS),勾画肿瘤靶区及危及器官。计算计数值200及300曲线所覆盖的体积与肿瘤靶体积之比RV200及RV300。随访2~4个月,复查胸部CT并导入TPS,计算肿瘤体积缩小值与原肿瘤靶体积之比RVt及平均每月体积缩小比R1。分别将RV200、RV300与R1关联并得出关系曲线及公式。结果VC200、VC300、V、RV200、RV300、R1分别为(47.02±29.85)cc、(29.18±21.85)cc、(42.27±31.99)cc、(1.22±0.29)、(0.75±0.28)、(0.23±0.13)。计数值分别为200、300体积覆盖比与肿瘤体积每月缩小比呈对数关系,拟合公式为:R1=0.53×log(RV200)+0.13;R1=0.50×log(RV300)+0.36。结论SPECT/CT放射性浓聚计数值为基础的参数与^(125)I粒子术后靶体积变化有相关性,当RV200>1.09时疗效更好,可预测肺癌^(125)I粒子植入后的疗效。
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关键词
肺癌
^(125)I粒子
SPECT/CT
剂量分布
疗效预测
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职称材料
基于神经网络学习方法的放疗计划三维剂量分布预测
被引量:
7
2
作者
孔繁图
麦燕华
+6 位作者
亓孟科
吴艾茜
郭芙彤
贾启源
李永宝
宋婷
周凌宏
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期683-690,共8页
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...
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。
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关键词
调强放射治疗
三维剂量分布预测
神经网络学习
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职称材料
题名
肺癌^(125)I粒子植入术后SPECT/CT计数值与剂量分布及疗效关系初探
被引量:
2
1
作者
白钧
高贞
闵学雅
徐克
杜志强
于慧敏
底学敏
杨双臣
魏世鸿
张宏涛
机构
陇西县文峰社区医院
河北省人民医院肿瘤一科
衡水市第二人民医院肿瘤一科
河北省人民医院核医学科
甘肃省肿瘤医院放疗科
出处
《介入放射学杂志》
CSCD
北大核心
2023年第3期240-242,共3页
文摘
目的了解肺癌^(125)I粒子植入术后SPECT/CT放射性浓聚计数值与剂量分布及疗效的关系。方法选取2019年1月至2021年5月行^(125)I粒子植入治疗的肺癌患者11例。处方剂量(prescription dose,PD)140 Gy,粒子活度0.5~0.8 mCi,粒子数20~77颗。^(125)I粒子植入术后首日行SPECT/CT扫描,将SPECT图像与CT图像融合,调节融合图像的放射性浓聚感兴趣区域(region of interest,ROI),找到放射性计数值为200及300所对应的曲线,截取包含肿瘤各层面完整图像,将图像传入计算机治疗计划系统(treatment planning system,TPS),勾画肿瘤靶区及危及器官。计算计数值200及300曲线所覆盖的体积与肿瘤靶体积之比RV200及RV300。随访2~4个月,复查胸部CT并导入TPS,计算肿瘤体积缩小值与原肿瘤靶体积之比RVt及平均每月体积缩小比R1。分别将RV200、RV300与R1关联并得出关系曲线及公式。结果VC200、VC300、V、RV200、RV300、R1分别为(47.02±29.85)cc、(29.18±21.85)cc、(42.27±31.99)cc、(1.22±0.29)、(0.75±0.28)、(0.23±0.13)。计数值分别为200、300体积覆盖比与肿瘤体积每月缩小比呈对数关系,拟合公式为:R1=0.53×log(RV200)+0.13;R1=0.50×log(RV300)+0.36。结论SPECT/CT放射性浓聚计数值为基础的参数与^(125)I粒子术后靶体积变化有相关性,当RV200>1.09时疗效更好,可预测肺癌^(125)I粒子植入后的疗效。
关键词
肺癌
^(125)I粒子
SPECT/CT
剂量分布
疗效预测
Keywords
lung cancer
1251 seed
SPECT/CT
dose
distribution
prediction
of curative effect
分类号
R730.55 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
基于神经网络学习方法的放疗计划三维剂量分布预测
被引量:
7
2
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
机构
南方医科大学生物医学工程学院
中山大学肿瘤防治中心
出处
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期683-690,共8页
基金
国家重点研发计划项目课题(2017YFC0113203)
国家自然科学基金(81571771
+1 种基金
81601577)
中国博士后面上项目(2016M592510)~~
文摘
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。
关键词
调强放射治疗
三维剂量分布预测
神经网络学习
Keywords
intensity-modulated radiation therapy
three-dimensional dose distribution prediction
neural network model
分类号
R730.55 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
肺癌^(125)I粒子植入术后SPECT/CT计数值与剂量分布及疗效关系初探
白钧
高贞
闵学雅
徐克
杜志强
于慧敏
底学敏
杨双臣
魏世鸿
张宏涛
《介入放射学杂志》
CSCD
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于神经网络学习方法的放疗计划三维剂量分布预测
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
《南方医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
7
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职称材料
已选择
0
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