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| 1 | 调强放射治疗肺癌患者放射性肺炎发生的临床预测模型构建显示文摘目的:通过分析接受调强放射治疗(IMRT)的肺癌患者发生放射性肺炎(RP)的放射剂量学参数及临床病理特征,建立精确预测RP发生的临床模型。方法:选取医院收治的106例行IMRT的肺癌患者,依照临床表现及影像学检查结果将其分为RP组(44例)和非RP组(62例),分析两组患者与RP相关的剂量学参数和临床病理等特征,并基于全肺总体积的15%、35%、40%(V_(15)、V_(35)、V_(40))、淋巴细胞计数、合并肺部感染、放射治疗剂量、总分期和T分期8个独立预后因素使用机器学习逻辑回归(LR)构建肺癌患者发生RP的临床预测模型(LR预测模型)。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析LR预测模型在训练集和验证集中的预测效能。结果:106例患者中发生RP的44例(占41.5%),V_(15)、V_(35)、V_(40)、淋巴细胞计数、合并肺部感染、放射治疗剂量、总分期及T分期为发生RP的独立预后因素。训练集和验证集的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.822和0.748,95%CI分别为0.714~0.931和0.488~0.979,模型的校正曲线(Brier score:0.171)和临床决策曲线表明该模型具有较好的预测性和临床有效性。结论:本研究构建的IMRT肺癌患者发生RP的临床LR预测模型,具有较好的预测性能和临床有效性,可为临床预测RP的发生及制定治疗策略提供依据。 | 李娜 李丹 谢辉 何丽煌 谢开红 徐敏仙 胡小毛 史巧静 李林 | 2023 | 中国医学装备2023，20，6： | 1 |
| 2 | 肺部靶区占比对非小细胞肺癌计划中肺剂量体积的影响显示文摘目的:探究非小细胞肺癌(NSCLC)通过降低靶区均匀性从而获得更好的肺剂量学参数策略中肿瘤体积大小的影响,为制定容积调强(VMAT)计划时限定肺剂量参数提供参考依据。方法:选取NSCLC病例VMAT计划共32例,计划靶区PTV1、PTV2处方剂量分别为50.83和44.20 Gy。将原计划设定为A组;取消原计划靶区高剂量罚分来放松PTV均匀性要求,其他条件不变,进行优化获得B组。A、B组进行剂量归一处理后,定量分析肺组织接受高于5和20 Gy剂量照射的体积百分比(V5和V20)、肺体积与靶区的体积比(LTR)、肺体积与肺内靶区的体积比(LOTR)以及靶区的均匀性指数(HI)、适形度指数(CI)等参数,并采用散点图来分析肺V5、V20随肿瘤体积大小的变化所呈现的变化规律。结果:B组计划肺部V5、V20相较A组计划分别平均降低1.02%、1.34%(P值分别为0.020和0.001)。当肺体积与靶区PTV1、PTV2的体积比值LTR1和LTR2高于11和6时,B组肺V5、V20较原始计划呈一致性下降。肺体积与肺内靶区的比值LTOR1大于30,LTOR2大于19时,B计划则能收到较好的肺部剂量改善。结论:LTR及LTOR是评估通过降低靶区均匀性改善降低肺部V5、V20剂量是否适用的两个重要指标,当LTR和LTOR高于临界值,则能有效地降低肺部的V5、V20,并为临床应用提供参考。 | 杨涛 张丹丹 胡强 金晓峰 王楚云 王艺璇 | 2022 | 中国医学物理学杂志2022，39，3： | 0 |
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