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J-GLOBAL ID：202002221246826052   整理番号：20A2135398

子宮頸癌患者の密封小線源治療計画のための知識ベース臓器線量予測ツール【JST・京大機械翻訳】

A knowledge-based organ dose prediction tool for brachytherapy treatment planning of patients with cervical cancer

著者 (13件)： Yusufaly Tahir I. (Department of Radiation Medicine and Applied Sciences, University of California, San Diego, La Jolla, CA) ,  Kallis Karoline (Department of Radiation Medicine and Applied Sciences, University of California, San Diego, La Jolla, CA) ,  Simon Aaron (Department of Radiation Medicine and Applied Sciences, University of California, San Diego, La Jolla, CA) ,  Mayadev Jyoti (Department of Radiation Medicine and Applied Sciences, University of California, San Diego, La Jolla, CA) ,  Yashar Catheryn M. (Department of Radiation Medicine and Applied Sciences, University of California, San Diego, La Jolla, CA) ,  Einck John P. (Department of Radiation Medicine and Applied Sciences, University of California, San Diego, La Jolla, CA) ,  Mell Loren K. (Department of Radiation Medicine and Applied Sciences, University of California, San Diego, La Jolla, CA) ,  Brown Derek (Department of Radiation Medicine and Applied Sciences, University of California, San Diego, La Jolla, CA) ,  Scanderbeg Daniel (Department of Radiation Medicine and Applied Sciences, University of California, San Diego, La Jolla, CA) ,  Hild Sebastian J. (Department of Radiation Medicine and Applied Sciences, University of California, San Diego, La Jolla, CA) ,  Covele Brent (Department of Radiation Medicine and Applied Sciences, University of California, San Diego, La Jolla, CA) ,  Moore Kevin L. (Department of Radiation Medicine and Applied Sciences, University of California, San Diego, La Jolla, CA) ,  Meyers Sandra M. (Department of Radiation Medicine and Applied Sciences, University of California, San Diego, La Jolla, CA)
資料名： Brachytherapy  (Brachytherapy)
巻： 19  号： 5  ページ： 624-634  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3280A  ISSN： 1538-4721  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)

抄録/ポイント： 本研究の目的は,子宮頚癌に対する硝子体内小線源療法計画のための知識ベースの臓器リスク線量推定を調査することである。確立された外部ビーム知識ベース線量-体積ヒストグラム(DVH)推定法を用いて,タンデムおよび卵形治療に対する膀胱,直腸およびS状D_2ccの予測を試みた。456(356:100の訓練:確認比)CTベースのタンデムおよび卵形小線源療法分画で治療した局所進行子宮頸癌を有する合計136人の患者を分析した。単分画処方用量は,高リスク臨床標的容積,膀胱,直腸およびS状結腸に対する用量基準で5.5~8Gyであった。DVH推定は,ハイリスク臨床目標体積境界距離サブボリュームと計算コホート平均微分DVHsへのリスクの訓練セットにより,訓練セット器官-リスクを分割することによって得られた。次に,訓練と検証セットについて全DVH推定を行った。モデル性能をΔD_2cc=D_2cc(actual)-D_2cc(予測)(平均および標準偏差)によって定量化した。訓練と検証セットの間のΔD_2ccをStudentのt検定と比較した(p<0.01有意)。モデル分散を説明するかもしれないカテゴリー変数(物理,画分数,全画分,およびケース複雑性)を,分散分析(Bonferroni補正p<0.01閾値)を用いて分析した。訓練セット偏差は,膀胱ΔD_2cc=-0.04±0.61Gy,直腸ΔD_2cc=0.02±0.57Gy,およびS状ΔD_2cc=-0.05±0.52Gyであった。検証セットに関するモデル予測は,膀胱ΔD_2cc=-0.02±0.46Gy(p=0.80),直腸ΔD_2cc=-0.007±0.47Gy(p=0.53),およびS状ΔD_2cc=-0.07±0.47Gy(p=0.70)であった。唯一の有意なカテゴリー変数は,膀胱と直腸ΔD_2ccに対する医師の参加であった。単純な境界距離駆動知識ベースDVH推定は,臨界近接照射線量計量の予測において有望な結果を示した。将来の研究は,品質管理と自動照射療法計画のためのこれらの予測の有用性を調べる。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質管理 ,  標準偏差 ,  分散分析 ,  直腸 ,  膀胱 ,  微分 ,  直列接続 ,  *放射線量 ,  母集団 ,  *知識ベース ,  S状結腸 ,  *子宮頚部腫瘍 ,  *治療計画
準シソーラス用語： t検定 ,  局所進行子宮頸癌 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 知識ベース計画 ,  子宮頸癌 ,  線量予測 ,  機械学習 ,  品質管理 ,  治療計画

分類 (1件)： 腫ようの放射線療法  (GE03034K)

タイトルに関連する用語 (8件)： 子宮頸 ,  癌患者 ,  密封小線源治療 ,  計画 ,  知識 ,  臓器線量 ,  予測 ,  ツール