典型文献
肿瘤精确放射治疗剂量分布和疗效预测的机器学习方法综述
文献摘要：
调强放疗(IMRT)是当前主要的肿瘤临床治疗技术,制定临床上可接受、可执行的IMRT计划的关键是放疗剂量计算、剂量分布预测和优化评估,同时还需要对各种肿瘤放化疗的疗效和毒副作用进行预测和评估.综述近几年机器学习方法在基于肿瘤影像进行的肿瘤放疗剂量分布预测和疗效预测中的研究进展,包括基于深度学习的剂量预测方法和基于深度学习、影像组学与逻辑回归的放化疗疗效预测方法;综述针对IMRT、立体定向放射治疗(SBRT)、容积弧调强放疗(VMAT)等不同治疗方法的应用进展;提出了未来研究的方向、内容和策略.
文献关键词：
机器学习;深度学习;影像组学;放疗剂量预测;疗效预测
中图分类号：
作者姓名：
刘国才;顾冬冬;刘劲光
作者机构：
湖南大学电气与信息工程学院,长沙 410082;机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心,长沙 410082;上海联影智能医疗科技有限公司,上海 200032;湖南工程学院计算科学与电子学院,湖南 湘潭 411104
文献出处：
引用格式：
[1]刘国才;顾冬冬;刘劲光-.肿瘤精确放射治疗剂量分布和疗效预测的机器学习方法综述)[J].中国生物医学工程学报,2022(06):744-758
A类：
放疗剂量预测
B类：
精确放射治疗,放射治疗剂量,疗效预测,机器学习方法,方法综述,调强放疗,IMRT,剂量计算,剂量分布预测,肿瘤放化疗,毒副作用,预测和评估,肿瘤影像,肿瘤放疗,影像组学,逻辑回归,化疗疗效,立体定向放射治疗,SBRT,VMAT,不同治疗方法
AB值：
0.274167
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