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安德烈亚·雷思;马提亚斯·埃尔戈特;法里萨·福齐;林光敏;安德鲁·马卡恩;保罗·罗斯;约翰·辛普森

将数据包络分析集成到头颈癌患者的放射治疗计划中。 （英语） Zbl 1487.90665号

欧洲药典。物件。 296，编号1，289-303（2022）.
摘要：放射治疗（RT）照射患者的肿瘤体积，同时最大限度地减少对健康组织和周围危险关键器官（OAR）的损伤。在传统的放疗规划过程中，放疗规划人员必须反复调整规划目标（肿瘤或OAR剂量水平）或规划目标的权重，直到获得满足最低要求的可接受计划。在这个迭代过程的最后，仍然不知道这个计划是否对患者来说是最好的。肿瘤学家审查每个计划，并决定使用该计划进行治疗或要求进一步制定计划，这可能会或可能不会导致审查计划的实际改进。
我们描述了如何将数据包络分析（DEA）用作实时决策支持工具，通过将每个新计划与以前临床批准的计划库进行基于知识的比较，来评估头颈癌患者放疗计划的质量。该库允许进行基准测试，从而使规划师和肿瘤学家更好地了解其计划的相对质量及其改进潜力，从而提高资源利用率和患者的治疗质量。我们基于DEA的方法提供了一种新的方法，可以在基准过程中捕获计划质量的多种度量以及患者之间的解剖差异。我们给出了一组基准实例的DEA模型和结果。将基于DEA的质量反馈集成到RT规划过程中的初步结果表明，在这种情况下，运筹学可以显著提高规划质量。

MSC公司：

90 C90 数学规划的应用
90B50型 管理决策，包括多个目标
90C29型 多目标规划
92 C50 医疗应用（通用）

关键词：

数据包络分析;放射治疗计划;决策支持;质量控制

软件：

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PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Raith}等人，《欧洲药典》。第296号决议，第1号，289--303（2022年；Zbl 1487.90665）
全文： DOI程序

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