前立腺近接照射療法計画のための機械学習の最適化 (MOPP)

研究概要:

従来、前立腺低線量率 (LDR) 近接照射療法の治療計画は、専門の治療プランナーによる手動計画に依存していました。 このプロセスには、プランナーが前立腺内の 80 ～ 110 個の小さな放射性シードの位置を選択することが含まれます。このプロセスの目標は、医師がシードを確実に移植できるようにしながら、健康な組織への放射線を最小限に抑えながら、がんに照射される放射線の量を最大にすることです。 このプロセスは効果的ですが、時間がかかります (計画を立てるのに 30 分から数時間かかります)。

機械学習 (ML) は、過去のトレーニング情報に依存して新しいソリューションを適応および予測する統計計算の一種であり、前立腺 LDR 小線源治療の効率と均一性を向上させる大きな可能性を秘めています。 専門家の治療計画によって実証されたいくつかの機能を模倣するこのアルゴリズムの機能は、従来のコンピューター アルゴリズムを使用して実行するのが困難であり、大きな利点です。 前立腺 LDR 小線源治療の計画ワークフローに ML プログラムを実装することで、計画結果の均一性を向上させ、人間の計画立案者と同等の品質を維持しながら、計画時間を大幅に短縮できることが期待されます。

この研究では、機械学習 (ML) に基づくコンピューター プログラムを使用して、人間の専門家による手動計画に劣らない前立腺 LDR 小線源治療における計画の品質を維持できるかどうかを評価します。 さらに、ML 計画を使用すると、計画にかかる時間がわずか数分に短縮される可能性があります。

何が起こるか：

この研究に参加することに決めた場合、最初の訪問では、治療領域を計画するために前立腺の超音波検査が行われます。 超音波画像診断のための最初の訪問の後、研究の目的のために、お客様側ではそれ以上何も必要ありません。

その後、あなたの画像と治療情報は、人間のプランナーと ML プログラムの両方によって小線源治療計画を作成するために使用されます。 これらのグループのうちの 1 つからの 1 つの治療計画のみが使用され (ランダム化として知られるプロセス)、主治医はその計画がどこから来たのか知りません (盲検化として知られるプロセス)。 医師は計画を検査し、その受け入れ可能性を評価し、必要に応じて変更を加えます。 この最終計画は、小線源療法を実施するために使用されます。

フォローアップ訪問:

小線源治療の約 1 か月後に追跡調査が行われます。 この研究の目的は、小線源治療がどの程度うまく行われたかを評価することです。

追跡調査では、治療した領域（前立腺）を確認するためのCTスキャンが行われます。 お客様側でこれ以上のアクションは必要ありません。

研究参加期間:

この研究への参加は、小線源療法治療の約 1 か月後のフォローアップ訪問後に行われます。

オデットがんセンターから合計 42 人の患者がこの研究に登録されます。