多中心机器学习模型优化放疗患者个体化质量保证过程数据集
包含多中心5622个VMAT计划的放疗质量保证数据，用于机器学习模型预测伽马通过率，优化PSQA流程。
基本信息
模态
表格
创建/更新时间
2023-04-19
资源简介
该数据集包含与一项多中心研究相关的原始数据，该研究评估了基于树集成的机器学习模型用于预测容积旋转调强放疗（VMAT）计划的伽马通过率（GPR）。数据来自三个机构，共5622个VMAT计划，涉及多个治疗部位，使用19个度量指标训练模型，并进行了3%/1mm标准下的自动PSQA分析。数据集可用于构建和验证放疗质量保证的预测模型，以优化工作流程。
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