机器学习在调强放疗质量保证中的应用研究进展

• 作者: 张书铭 张喜乐 李佳奇 李君 杨瑞杰 王皓 石成玉 隋婧
• 来源期刊: 中华放射肿瘤学杂志
• 关键词: 调强放射疗法 质量保证 机器学习
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 309-313
• 页数: 5页
• 字数: 5371字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3760/cma.j.issn.1004-4221.2019.04.012

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李君	北京大学第三医院放疗科	64	458	12.0	19.0
2	王皓	北京大学第三医院放疗科	33	283	9.0	16.0
3	杨瑞杰	北京大学第三医院放疗科	46	282	9.0	14.0
4	张喜乐	北京大学第三医院放疗科	13	32	4.0	5.0
5	李佳奇	北京大学第三医院放疗科	4	3	1.0	1.0
6	张书铭	北京大学第三医院放疗科	2	1	1.0	1.0
7	隋婧	中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室	3	1	1.0	1.0