MRI のみのワークフローで合成 CT を使用した脳放射線治療の臨床的実現可能性

この臨床研究の目的は、MRI データから合成 CT (sCT) を計算することで位置合わせの不確実性を排除する、脳放射線治療のための深層学習ベースの MRI 専用ワークフローの臨床的実現可能性を調査することです。

脳の放射線治療と定位マスク固定の適応がある患者計54人が募集される。 すべての研究患者は標準治療とCTとMRIの両方を含む画像検査を受けることになります。 すべての患者は治療姿勢で専用の RT-MRI スキャンを受けます。 sCT は、市販の深層学習ソリューションを使用して取得された MRI DIXON シーケンスから再構築され、それに基づいてその後の放射線治療計画が実行されます。 研究の過程で複数の品質保証（QA）測定とレビューを通じて、MRI のみのワークフローの実現可能性と、sCT と標準 CT ワークフロー間のパラメータの比較が総合的に調査されます。 これらの QA 尺度には、CT と sCT 計画の間の潜在的な線量測定偏差に加えて、sCT から得られたデジタル再構成放射線写真を使用した線形加速器での画像誘導 (IGRT) の実現可能性と品質が含まれます。 この臨床研究の目的は、脳 MRI のみのワークフローを確立することと、深層学習ベースの sCT を放射線治療の計画と実施に安全に統合するためのリスクと QA メカニズムを特定することです。