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J-GLOBAL ID:201802265827685107   整理番号:18A0350155

幾何学的知識ベース法を用いた頭蓋底腫瘍に対する陽子線治療の予測患者特異的線量測定の利点【Powered by NICT】

Predicting Patient-specific Dosimetric Benefits of Proton Therapy for Skull-base Tumors Using a Geometric Knowledge-based Method
著者 (5件):
資料名:
巻: 97  号:ページ: 1087-1094  発行年: 2017年 
JST資料番号: B0262B  ISSN: 0360-3016  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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陽子線治療(PBT)で達成可能なリスク(OAR)用量での器官を予測するために,OARに関連した標的体積の幾何学的配置にのみ基づく。代替療法との比較は,PBTによって提供される患者特異的利益の予測が得られた。これはプロトンのできない病院での医師は,より多くの情報照会意思決定またはモデルベース臨床試験における患者選択を支援するために可能にする。性頭蓋底腫瘍は方法を試験するために選択し,それらの幾何学的複雑さと多数近くのOARのためである。既存PBT計画における線量とへのターゲット距離の間の相関関係を利用することにより,モデルはOAR:脳幹,内耳,視神経交叉,視神経,耳下腺,脊髄の6種類の訓練した。いったん訓練されれば,モデルは新しい患者のOAR構造に対して実行可能線量-体積ヒストグラムと一般化等価均一線量(gEUD)を推定できた。モデルは20名の患者を用いて訓練し,21患者を用いて検証した。検証は実際のPBT計画の予測gEUDを比較することによって達成された。予測と計画gEUDは良く一致した。すべてOARを考慮すると,予測誤差は+1.4±5.1Gy(平均±標準偏差)であり,Pearsonの相関係数は93%であった。強度変調光子治療計画と比較して,このモデルはOAR構造は利得を経験するであろうかどうかを分類し,93%(95%信頼区間:87%~97%),特異性は63%(95%信頼区間:38% 84%)の感度であった。頭蓋底腫瘍のPBTの患者特異的利点を予測する迅速かつ正確にできるモデルを訓練し,検証した。類似モデルは他の腫瘍部位のために開発することができた。PBTの実現可能な利益の推定が望まれる場合にこのようなモデルは有用であると考えられるが,治療計画に必要な経験および/または資源が利用できない。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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腫ようの放射線療法 

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