机器学习在肿瘤放射治疗领域应用进展

作     者：张珺倩 张远 尹勇 朱健 李宝生 ZHANG Junqian;ZHANG Yuan;YIN Yong;ZHU Jian;LI Baosheng

作者机构：济南大学信息科学与工程学院济南250022 山东大学附属山东省肿瘤医院放射肿瘤科济南250117 山东大学附属山东省肿瘤医院放射物理技术科济南250117 

基　　金：国家自然科学基金项目(61572231,81671785,81530060) 山东省重点研发计划项目(2017GGX10141) 国家重点研发计划项目(2016YFC0105106) 山东省重大科技创新工程项目(2017CXZC1206) 山东省自然科学基金项目(2016ZRC03118) 

出 版 物：《生物医学工程学杂志》 (Journal of Biomedical Engineering)

年 卷 期：2019年第36卷第5期

页      码：879-884页

摘      要：放射治疗(简称:放疗)作为肿瘤的主要治疗方式之一,在整个流程中对于治疗的技术精度和设备稳定性具有越来越高的要求。机器学习方法能够使放疗决策更加简化、个体化和精确化,提高了放疗计划设计和质量控制环节的自动化程度,推动了个体化的精准治疗。本文以放疗流程为线索,对机器学习方法尤其是深度学习法,在正常组织和肿瘤靶区的勾画、放疗计划设计、放疗实施、质量控制和放疗疗效预测等几个方面的应用、研究情况予以综述,并对发展前景做出展望。

主 题 词：癌症 放射治疗 人工智能 机器学习 深度学习 神经网络 

学科分类：0831[工学-公安技术类] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 1001[医学-基础医学] 081104[081104] 08[工学] 1010[医学-医学技术类] 0835[0835] 100106[100106] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 10[医学] 

核心收录：

D　O　I：10.7507/1001-5515.201810051

馆 藏 号：203787967...