<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xml>
 <records>
  <record>
   <ref-type name="Journal Article">17</ref-type>
   <contributors>
    <authors>
     <author>Петкевич М. Н.</author>
     <author>Юшкевич В. Ю.</author>
    </authors>
   </contributors>
   <titles>
    <title>Разработка и машинное обучение многокритериальной модели распределения дозы ионизирующего излучения в системе планирования лечения Eclipse</title>
   </titles>
   <keywords>
    <keyword>многокритериальная модель</keyword>
    <keyword>автоматизированное моделирование</keyword>
    <keyword>трехмерное дозовое распределениe</keyword>
    <keyword>ионизирующее излучение</keyword>
    <keyword>модуль RapidPlan v16.1</keyword>
    <keyword>компьютерная система планирования облучения Eclipse v16.1</keyword>
    <keyword>машинное обучение</keyword>
   </keywords>
   <dates>
    <year>2025</year>
    <pub-dates>
     <date>2025-07-10</date>
    </pub-dates>
   </dates>
   <doi>10.29235/1561-8358-2025-70-2-166-176</doi>
   <journal>Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия физико-технических наук</journal>
   <abstract>Выполнена автоматизация процесса подготовки к лучевой терапии путем разработки и машинного обучения многокритериальной модели распределения дозы ионизирующего излучения с помощью инструментария искусственного интеллекта, внедренного в модуль RapidPlan компьютерной системы планирования облучения Eclipse v16.1 (Varian Medical Systems). Для машинного обучения модели проведен ретроспективный анализ данных для 40 пациентов с патологиями грудного и поясничного отделов позвоночника. Для каждого пациента создан план распределения дозы излучения методом стереотаксической лучевой терапии с помощью инверсного метода моделирования с дозовым режимом фракционирования 6 Гр по пять фракций. Проведена оценка производительности созданной модели на тестовой выборке из 10 пациентов. Результаты верификации подтверждают пригодность модели для клинического применения в учреждениях здравоохранения онкологического профиля и перспективность ее использования для создания персонализированных планов лечения. Автоматизация процесса предлучевой подготовки позволила сократить временные затраты на компьютерное моделирование трехмерного распределения дозы ионизирующего излучения и повысить качество оказываемой специализированной медицинской помощи методом стереотаксической лучевой терапии.</abstract>
   <urls>
    <web-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/publication/19491</url>
    </web-urls>
    <pdf-urls>
     <url>https://www.academjournals.by/files/19416</url>
    </pdf-urls>
   </urls>
  </record>
 </records>
</xml>
