Quantitative Evaluation criteria for implementing adaptive radiation therapy in head and neck IMRT

头颈调强放射治疗实施适应性放射治疗的定量评价标准

• 批准号: 21K07741
• 负责人: 良知 寿哉
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: National Cancer Center Japan
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K07741/
• 关键词: Radiation Therapy; IMRT; Adaptive Radio Therapy; CBCT; Machine Learning; 初回計画CT画像; ダイス係数; SVM; KNN; ART; 頭頸部がん; 適応放射線治療（ART); DIR; Radiation Therapy; IMRT; Adaptive Radio Therapy; CBCT; Machine Learning; 初回計画CT画像; ダイス係数; SVM; KNN; ART; 頭頸部がん; 適応放射線治療（ART); DIR

頭頸部の高精度放射線治療であるIMRTでは重大な体型・腫瘍形状の変化が生じた場合と重篤な粘膜炎が生じた場合に再計画が実施される。これは適応放射線治療（ART）と呼ばれる。ARTの判断は術者の主観的な判断に委ねられるため、当研究ではART実施のための客観的なトリガーとなる定量的指標を見つけることを目的としている。前者において体型変化の定量的変化量を算出するため、初回計画CTと治療時に位置照合として撮影されるCBCT画像が用いられた。CBCTは治療期間中定期的に撮影され、治療回数に応じた変化が観察される。本研究では大きな形状変化のあったART群21名と非ART群47名に区別された。各患者について、照射回数、臨床標的体積（CTV）の変化量、CTVの変化率、平均口腔線量、年齢、肥満度を含む6次元リストが作成された。これらを教師データとテストデータに分け、機械学習であるサポートベクターマシンとk-nearest neighborによってARTの有無の予測を行った。本プログラムは、テストデータに対する分類精度が90％以上の精度であり、機械学習による客観的指標を示すことができた。この結果は2022年度米国放射線腫瘍学会ASTROで報告し、ASTROが出版する論文誌にアクセプトされた。また後者の粘膜炎障害においても上記の方法と同様にARTの有無で区別し、機械学習による分類を行った。結果は90％以上の精度となり、2022年度米国医学物理学会AAPMで報告を行った。これもまたAAPMが出版する論文誌へ投稿し、現在査読中である。

IMRT是头颈部和颈部的高精度放射疗法，当发生体形和肿瘤形状的严重变化或发生严重的粘膜炎时，就会对其进行重新认可。这称为自适应放射疗法（ART）。由于艺术判断是经营者的主观判断，因此本研究旨在找到定量指标，这些指标将作为艺术实施的客观触发器。在前者中，为了计算体形变化的定量变化，使用了在初始计划的CT和处理过程中以位于位置匹配的CBCT图像。在治疗期间定期进行CBCT，并根据治疗的数量观察到变化。在这项研究中，有21名艺术组的参与者和非艺术组的47名参与者被区分了。为每位患者创建了一个六维清单，包括剂量的数量，临床目标体积的变化（CTV），CTV的变化率，平均口服剂量，年龄和肥胖。这些被分为教师数据和测试数据，并预测使用机器学习支持向量机和K-Nearest邻居是否持有ART。该程序的精度为90％或更多的测试数据，并能够使用机器学习显示客观指标。该结果在2022年美国辐射肿瘤学会Astro学会中报道，并在Astro发表的杂志上接受。此外，通过区分艺术和存在或不存在艺术的机器学习，也使用机器学习（类似于上述方法）对后一种粘膜疾病进行了分类。结果准确90％以上，并在2022年美国医学物理AAPM学会上进行了报道。这也已提交给AAPM发布的期刊，目前正在同行评审。