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Non‐measured and DVH‐based patient‐specific QA framework for lung SBRT VMAT with machine learning integration

真梁 多叶准直器 质量保证 标准差 剂量体积直方图 计算机科学 机器学习 核医学 数学 医学 放射治疗计划 统计 放射治疗 直线粒子加速器 光学 物理 内科学 病理 梁(结构) 外部质量评估
作者
Chuan He,Iris Z. Wang,Anh Lê
出处
期刊:Medical Physics [Wiley]
卷期号:52 (7): e17975-e17975
标识
DOI:10.1002/mp.17975
摘要

This study introduces a novel NMDB PSQA framework for lung SBRT VMAT plans, incorporating DVH metrics like the PTV F-score and real-time ML classification of susceptible plans. By eliminating the need for physical measurements, this framework enables online adaptive therapy and early feedback during planning, presenting substantial potential for clinical implementation and broader applications.
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