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【会议采撷】湖北省肿瘤医院放疗中心青年硕博士沙龙（第二十六期）

2022年05月11日

整理：肿瘤资讯

2022年4月26日，湖北省肿瘤医院放疗中心迎来了第二十六期“青年硕博士沙龙”，沙龙采取小组长团队负责制，每月举行一次，放疗中心全体硕博士参与，互动讨论，旨在通过分享肿瘤放疗临床、基础科研经验及肿瘤前沿进展，深入探讨和自由交流，为放疗中心青年硕博士的成长搭建一个开放平台，也为提高我院肿瘤放疗临床与科研的研究水平提供基础条件。

本次会议由胸部放疗组科研小组长肖创映主任主持。肖主任简明扼要的介绍了此次沙龙的主题内容：

黎旦物理师分享《肺癌SBRT治疗流程》
薛旭东物理师分享《人工智能用于肿瘤放射治疗预后的预测》

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SBRT治疗目前已经在湖北省肿瘤医院放疗中心开展了多年，同时该技术随着放疗设备的发展也在不断地进步，黎旦物理师这次分享了整个肺癌的SBRT治疗流程同时也介绍了国内外最前沿的SBRT治疗技术。SBRT可以通过采用较多的射野数目，同时加上非共面射野角度来实现，其技术最主要的特点是：低分次，大剂量，高BED，高剂量适形性，快速的剂量跌落。

黎旦老师主要从7个方向分享了此次内容，包括SBRT的简介，病源选择，体位固定，CT扫描，靶区勾画，计划设计，计划评估，治疗实施，思考与展望。其中重点介绍了，采用不同的放疗呼吸运动管理模式，则应该选择相对应的体位固定方式，每一种呼吸运动管理模式的特点不一致，需因人而异，因病而异。同时由于肺癌SBRT技术一般采用4D-CT扫描技术，所以临床医生在勾画靶区时能够更准确的预测患者呼吸动度。物理师在完成SBRT的治疗计划之后，医生会对该计划进行评估，而SBRT计划与常规分割计划大有不同，主要体现在以下几个方面：靶区最大剂量，靶区剂量均匀性，靶区外低剂量（50%等剂量线体积），正常器官接受的剂量。因为这些差异的存在，所以计划的选择是在不段的取舍和改进中达到的，最后经过一系列的剂量验证治疗才得以实施。最后黎旦物理师强调了CBCT技术在SBRT应用中的重要性，同时详细的分享了如何利用Varian的工作站离线评估CBCT配准情况。

SBRT技术虽然已经发展多年，但仍有许多研究和发展的空间，比如结合自适应放疗预测治疗结果，结合分子影像预测临床进展等。

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黎旦物理师讲课

第二位讲者是薛旭东物理师，他分享了《人工智能用于肿瘤放射治疗预后的预测》。放射治疗（简称放疗）预后模型，旨在预测患者个体的放疗反应（如肿瘤控制和放疗毒性等），能够为肿瘤患者的个体化精准放疗提供潜在的指导和参考。然而，放疗预后与患者特异性信息的复杂相互作用相关，传统预测模型未能较好地融合多维度和多尺度信息。随着人工智能（artificial intelligence，AI）技术的发展，机器学习和深度学习在计算机视觉、自然语言处理和医学影像诊断中的成功应用，使得人工智能逐步具备解决复杂临床场景下难题与挑战的能力。

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薛旭东物理师讲课

薛博士首先介绍了人工智能的基本概念，并用例子生动阐述了机器学习和深度学习方法的区别及潜在应用。接着从三篇分别发表在Frontiers in oncology，Medical physics以及放疗“红皮”杂志上的文献，为大家详细讲解了当前人工智能在预测肿瘤放疗预后的方法和过程：1、开发一种基于深度学习的人工智能引擎，用于预测调强放疗对口咽癌患者18FDG-PET图像的影响；2、结合CT影像组学和机器学习方法，准确鉴别免疫检查点抑制相关的肺炎（CIP）和放疗引起的肺炎（RP）；3、将多组学信息集成到深度学习架构中，并提出一种新型精算深度学习神经网络结构，用于联合预测III期非小细胞肺癌(NSCLC)患者的放射治疗结果——放射性肺炎(RP)和局部控制(LC)。薛博士还利用论文价值=新意度×有效性×问题大小的公式，对上述文献作了点评，为我们科后续相似论文的发表提供了定量评价参考标准。

最后，针对我科目前电子线剂量计算仅能利用TPS计算，无法有效存储患者临床信息和可视化信息，薛博士和栾顺尧研究生在王晓红、魏伟与何正中物理师帮助下，利用Python编写了新的电子线剂量计算程序，方便记录患者就诊信息，快捷显示PDD等数据，同时预设了治疗部位图片，方便医生标记治疗范围。

分享完毕后，包括影像科的袁子龙物理师和在座的医生进行了激烈的讨论，大家纷纷向黎旦和薛旭东物理师提问，了解相关研究的内容：1、是不是所有患者的CBCT影像资料都可以离线评估；2、哪种患者可以采用自由呼吸的体位固定方式；3、人工智能模型的普适性与可解释性；4、人工智能预后模型训练所需要的病例数量等问题，到会的硕博士都发表了自己的观点，进行了精彩的讨论。

最后，肖创映主任对沙龙进行了总结，对两位讲者的充分准备、精彩演讲以及大家的热烈讨论表示感谢！并且希望大家在今后的学习、工作中能够继续碰撞出更多的学术火花，共同进步。

讲者简介