【摘 要】
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目的探讨宫颈癌VMAT放疗计划中膀胱、直肠和小肠等OAR的DVH预测价值。方法选取100例宫颈癌VMAT计划为学习组，分析该组患者解剖信息与膀胱、直肠和小肠V30、V40和V50指数的相关性。采用SVR算法建立解剖信息与OAR的DVH间对应关系。利用解剖信息对验证组20例VMAT计划的OAR的DVH进行预测。结果膀胱、直肠和小肠的DVH可能主要受其与靶区空间位置关系影响。SVR算法对验证组中膀胱V
【机 构】
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610041 成都，四川大学华西医院肿瘤中心 生物治疗国家重点实验室 放射物理技术中心,610041 成都，四川大学华西医院肿瘤中心 生物治疗国家重点实验室 放射物理技术中心,610041 成都，四川
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目的探讨宫颈癌VMAT放疗计划中膀胱、直肠和小肠等OAR的DVH预测价值。
方法选取100例宫颈癌VMAT计划为学习组，分析该组患者解剖信息与膀胱、直肠和小肠V30、V40和V50指数的相关性。采用SVR算法建立解剖信息与OAR的DVH间对应关系。利用解剖信息对验证组20例VMAT计划的OAR的DVH进行预测。
结果膀胱、直肠和小肠的DVH可能主要受其与靶区空间位置关系影响。SVR算法对验证组中膀胱V30、V40、V50预测误差分别为(－2.4±3.5)%、(－2.5±3.8)%、(－1.5±4.9)%，对直肠的预测误差分别为(0.5±2.6)%、(－1.5±5.1)%、(－2.0±7.4)%，对小肠的预测误差分别为(－2.9±5.3)%、(2.7±7.7)%、(5.3±11.1)%。
结论对先验宫颈癌VMAT计划中解剖信息与OAR的DVH的相关性学习后，SVR算法可利用解剖信息准确地预测出膀胱、直肠和小肠的DVH。
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