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目的：开发和评估一种自动化全脑放射治疗 (WBRT) 治疗计划流程，该流程具有基于深度学习的自动勾勒轮廓和可定制的基于标志的射野孔径设计。方法：该流程包括以下步骤：(1) 使用深度学习技术在计算机断层扫描和数字重建的 X 光片上自动勾勒正常结构轮廓，(2) 使用射束视角定位标志结构，(3) 根据八种不同的标志规则生成射野孔径，以满足不同的临床目的和医生偏好。为进行质量控制，开发了两种并行的射野孔径生成方法。将生成的射野形状和剂量分布的性能与原始临床计划进行比较。来自四家医院的五名放射肿瘤学家评估了计划的临床可接受性。结果：通过临床使用的 182 名患者的视野孔径的豪斯多夫距离 (HD) 和平均表面距离 (MSD) 来评估生成的视野孔径的性能。第一种方法生成的视野孔径的平均 HD 和 MSD 分别为 16 ± 7 和 7 ± 3 毫米，第二种方法生成的视野孔径的平均 HD 和 MSD 分别为 17 ± 7 和 7 ± 3 毫米。第一种方法和第二种方法之间的 HD 和 MSD 差异分别为 1 ± 2 毫米和 1 ± 3 毫米。对 30 位患者进行的视场孔径设计临床审查显示，第一种方法和第二种方法的接受率均为 100%，计划审查显示第一种方法的接受率为 100%，第二种方法的接受率为 93%。第一种方法符合镜片剂量建议的平均接受率为 80%（左镜片）和 77%（右镜片），第二种方法为 70%（左镜片和右镜片），而临床计划的接受率为 50%（左镜片）和 53%（右镜片）。结论：本研究提供了一种自动化流程，其中包含两种视场孔径生成方法，可自动生成 WBRT 治疗计划。定量和定性评估均表明，我们的新流程与原始临床计划相当。
可定制的基于地标的场孔径设计，用于自动全脑放射治疗计划
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