Une étude de faisabilité sur un outil d'assurance qualité basé sur l'apprentissage automatique pour la thérapie par protons à balayage par points utilisant des fichiers de journalisation de livraison et des plans de traitement

Contexte et objectif : Bien que le balayage par faisceau crayon offre une meilleure conformité de dose, des incertitudes de livraison demeurent dans les systèmes de surveillance et de guidage des faisceaux. Cette étude évalue un modèle d'apprentissage automatique qui prédit les positions des points livrés à partir des paramètres du plan comme un outil d'assistance à l'assurance qualité complémentaire. Matériels et méthodes : score et distance euclidienne. Résultats : Gy, et une différence de dose maximale absolue par voxel de 1,796 Gy, définie comme la plus grande différence absolue entre les valeurs de dose prédites et planifiées aux voxels correspondants. Conclusions : Cette étude de faisabilité démontre que la prédiction des positions de points livrés basée sur l'apprentissage automatique peut atteindre une précision sub-millimétrique, pouvant améliorer la précision et la fiabilité des processus d'assurance qualité en thérapie par protons.