前列腺癌碳离子放疗分次间运动概率剂量分布数据集
该数据集来自一项观察性研究,探讨分次间运动对前列腺癌碳离子放疗中临床靶区覆盖、计划靶区边界及直肠组织保护的影响。数据报告了存在分次间运动时靶区与危及器官的剂量覆盖情况,并分析直肠组织保护效果,为降低毒性发生率提供建议

基本信息
资源简介
前列腺癌碳离子放疗分次间运动概率剂量分布数据集
Data from: Probabilistic interfractional motion carbon ion radiation therapy dose distribution for prostate cancer shows rectum sparing with moderate target coverage degradation
该数据集来自一项观察性研究,探讨分次间运动对前列腺癌碳离子放疗中临床靶区覆盖、计划靶区边界及直肠组织保护的影响。数据报告了存在分次间运动时靶区与危及器官的剂量覆盖情况,并分析直肠组织保护效果,为降低毒性发生率提供建议。研究还提出概率DVH用于治疗计划,以代表患者群体可能接受的剂量。数据可用于分析分次间运动对剂量分布的影响、评估直肠保护策略以及探索概率DVH在放疗计划中的应用(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2018。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:本观察性研究探讨分次间运动对碳离子放疗(CIRT)中临床靶区(CTV)覆盖、计划靶区(PTV)边界及直肠组织保护的影响。报告存在分次间运动时靶区结构和危及器官的剂量覆盖,研究直肠组织保护,并提供进一步降低毒性发生率的建议。我们还提出概率DVH供治疗计划考虑,以代表该诊所患者群体可能接受的剂量。方法:在群马大学医院,接受调强X射线治疗(IMXT,即IMRT)的前列腺癌患者被定位在治疗床上,基于锥形束计算机断层扫描(CBCT)进行两次移位,先对齐骨骼,再将前列腺组织对齐至等中心。这些移位因此包含分次间
【主题与分类】
主题标签:margins、internal、VMAT、IMXT、IMRT、error、danger、Oncology、carbon ion、in-room。本站分类:肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.mg783s0
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 48.3 MB。
数据说明
目的:本观察性研究探讨分次间运动对碳离子放射治疗(CIRT)中临床靶区(CTV)覆盖、计划靶区(PTV)边界及直肠组织保护的影响。报告存在分次间运动时靶区结构和危及器官的剂量覆盖情况,研究直肠组织保护,并提出进一步降低毒性反应发生率的建议。我们还提出概率DVH供治疗计划参考,以代表该诊所患者群体可能接受的剂量。方法:在群马大学医院,接受调强X射线治疗(IMXT,即IMRT)的前列腺癌患者被定位在一张治疗床上,根据锥形束计算机断层扫描(CBCT)进行两次移床,先对齐骨骼,再将前列腺组织对齐至等中心。这些移床因此包含了分次间运动。共收集了来自85例患者的1306次此类移床数据。对骨匹配与前列腺匹配的CBCT至计划CT移床差值(即分次间运动)拟合正态概率分布。
2011年至2016年间,CIRT前列腺患者按照以下PTV1和PTV2边界接受治疗:PTV1分别在前列腺轮廓的右/左、后/前、上/下方向外扩10/10、5/10、6/6 mm,并在近端精囊轮廓的上方和下方外扩5 mm,左右方向外扩3 mm。PTV2在后方沿直线缩小PTV1以避开直肠,并将上下边界缩小6 mm。在接受这些边界治疗的患者中,选取了40例患者的射束数据以创建可能的分次间运动:对先前拟合的正态概率分布每位患者随机采样2000次,并移动射束以模拟该运动。这些移动后的剂量分布按比例缩小幅度并求和,以获得可能的模糊剂量分布。结果
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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