本报讯 近日,武汉大学医学物理研究团队首次在国际上提出了通过基于机器学习和循环神经网络结构的方法来重建质子在体内射程与剂量分布,从而保障精准质子治疗。相关论文发表在《医学与生物物理》期刊上。
据了解,该团队独创地利用循环神经网络的结构,有效地提取出正电子素活度分布和剂量分布的关联特征,进而获得在人体内部的“布拉格峰”和三维剂量分布。相比传统的验证方法,基于人工智能的机器学习与数据挖掘技术在特征提取、模型普适性,抗噪能力和端到端预测等方面都更具优势。
该研究利用质子在病灶内诱导的核信号来进行放射治疗的监测,有效地解决了质子治疗过程中射程和剂量不确定性的难题。(温才妃)
相关论文信息:https://doi.org/10.088/1361-6560/ab3564
《中国科学报》 (2019-07-29 第6版 医药健康)