強度変調放射線治療の品質保証(QA)結果を予測する手法を機械学習を用いて考案し、その予測システムを構築した。研究計画調書に従い、「①照射プラン情報の入力特徴量解析」、「②機械学習によるQA結果予測モデルの構築」、「③前向き検証による予測モデルの精度検証及びQA結果予測システムの構築」を実施した。 プランの機器制御情報と線量分布情報から入力特徴量を算出し、予測精度を算出した。当院の実臨床症例1000例以上を用いてモデル構築を行い、機器制御情報と線量分布情報を組み合わせることで予測精度を向上させることを明らかにした。
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