[1]王美娇,李莎,岳海振,等. Model Analytics辅助的智能放疗计划建模[J].中国医学物理学杂志,2017,34(9):870-873.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2017.09.002]
　[J].Chinese Journal of Medical Physics,2017,34(9):870-873.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2017.09.002]
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 Model Analytics辅助的智能放疗计划建模()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
34卷
期数:
2017年第9期
页码:
870-873
栏目:
医学放射物理
出版日期:
2017-09-20

文章信息/Info

文章编号:
1005-202X（2017）09-0870-04
作者:
 王美娇1; 2; 李莎2; 3; 岳海振2; 弓健2; 项小羽2; 郭文1; 张艺宝2
 1.中国疾病预防控制中心辐射防护与核安全医学所， 北京 100088； 2.北京大学肿瘤医院暨北京市肿瘤防治研究所放疗科/恶性肿瘤发病机制及转化研究教育部重点实验室， 北京 100142； 3.北京大学医学部医学影像物理实验室， 北京 100191
关键词:
 ; 智能计划; RapidPlan; Model Analytics; 机器学习; 建模
分类号:
R730.55
DOI:
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2017.09.002
文献标志码:
A
摘要:
 目的：利用瓦里安公司开发的Model Analytics（MA）工具减少人工处理RapidPlan模型离群值的繁琐和主观因素导致模型构成的不确定性，评估MA工具在效率、改善统计学参数及模型优化效果等方面的表现。 方法：[①]选取81例优质计划导入RapidPlan系统并建立初始模型；[②]将初始模型上传MA进行自动分析统计，根据报告提示对离群值进行批量统计学确认，比较模型验证前后统计学指标的变化；[③]利用20例测试病例评估统计学确认前后RapidPlan模型的剂量学表现，并与原临床计划比较。 结果：MA只需几分钟便可得到构成模型计划的几何学、剂量学等特征统计，5轮分析共找出8个股骨头剂量学离群值，分别高于各自预测范围上限的11.11%、5.88%、5.56%、5.56%、5.00%、5.26%、5.56% 和 5.88%，R2由0.32提高至0.45；仅用一轮分析便找出所有3个膀胱几何和剂量学离群值，其中几何离群值分别高于均值62.22%或低于均值55.35%，剂量学离群值高于预测范围上限3.33%，处理完离群值后，R2由0.35升至0.37。测试计划表明，RapidPlan计划质量显著优于人工计划（P<0.05），使用验证前后的模型可分别降低股骨头剂量23.15%和27.55%，降低膀胱剂量8.14%和6.79%。 结论：使用MA工具可快速获取模型构成计划的整体描述，并准确查找出模型中的离群值，从而提高智能放疗计划建模的效率，但统计学确认对模型的剂量学表现影响不大。

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备注/Memo

备注/Memo:
 【收稿日期】2017-04-25
【基金项目】国家自然科学基金（11505012）；北京市自然科学基金（7172048，1174016）；北京市医院管理局“青苗”计划专项（QML20151004）；质检公益性行业科研专项（201510001-02）
【作者简介】王美娇，硕士研究生，研究方向：放射医学，E-mail: 18301663962@163.com
【通信作者】张艺宝，博士，高级工程师，硕士生导师，研究方向：医学物理，E-mail: ybzhang66@163.com
更新日期/Last Update: 2017-09-21