基于多任务学习方法的单模多器官三维剂量分布预测研究

摘要：

目的:构建可同时预测多个器官三维剂量分布的统一模型,自动学习多器官间几何解剖结构对其沉积剂量的影响.方法:收集同一肿瘤类型临床放疗计划,以多个危及器官的各体素为研究对象,其沉积剂量为剂量学特征,采用可学习不同任务间关系的正则化多任务学习方法,建立器官间的任务关系矩阵,构建器官间几何结构与剂量分布的关联.实验以15例鼻咽癌病例的IMRT计划所涉及的危及器官脊髓、脑干和左右腮腺为研究对象建立单模多器官关联,计算其体素预测剂量与临床计划剂量的相对百分误差,研究方法的可行性.结果:10例鼻咽癌IMRT计划用于训练,5例用于测试.测试结果:显示单模多器官方法预测精度较高、数据量需求少,其中脊髓、脑干、左右腮腺的平均体素相对处方剂量百分误差分别为(2.01±0.02)％、(2.65±0.02)％、(2.45±0.02)％和(2.55±0.02)％.结论:提出一种可在同一模型中预测多个器官剂量的单模多器官模型,该模型在提高预测精度的同时避免多次的单器官建模,为实现智能计划设计奠定良好基础.

关键词：多任务学习、三维剂量分布预测、单模多器官关联、调强放射治疗

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资助基金：国家重点研发计划2017YFC0113203;国家自然科学基金81601577,81571771National Key Research and Development Project2017YFC0113203;National Natural Science Foundation of China81601577,81571771

在线出版日期：2019-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：432-437