机器学习在调强放疗质量保证中的应用研究进展

近年来随着大数据分析与人工智能技术的发展,机器学习在放疗领域的应用研究逐渐增多。通过既往计划训练,机器学习可预测计划质量及剂量验证结果。机器学习也可以预测MLC位置误差、加速器性能。机器学习用于调强放疗质量保证能提高治疗计划和实施的质量和效率,增加患者获益并降低风险。机器学习用于调强放疗质量保证目前尚存在特征值选择、提取和计算复杂,要求训练样本量大,预测精度不够等问题,阻碍了其临床转化和应用。本文综述其研究进展。

机器学习在预测放疗疗效及并发症中的应用

近年来，机器学习发展迅速，利用机器学习对放疗后疗效及并发症进行预测，可以更加准确地评估患者病情，及早采取相应治疗措施。将放疗过程中产生的非剂量相关和剂量相关特征值经筛选后输入算法模型，可以得到相应的预测结果。目前，已有多种算法模型可以对放疗后患者生存率、肿瘤控制率及各种放疗后并发症进行预测，预测结果较为准确。但算法模型也存在各种问题，需要不断探索改进。