Medika Kartika : Jurnal Kedokteran dan Kesehatan
PELUANG PENGEMBANGAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE PADA RADIOTERAPI DI INDONESIA

## (ARTIFICIAL INTELLIGENCE DEVELOPMENT OPPORTUNITIES OF RADIOTHERAPY IN INDONESIA)
Julfa Muhammad Amda 1 , Arya Adhiyaksa Waskita 1 , Ade Saputra 2 , Sugeng Rianto 2 , Imam Abdurrosyid 2
1 Pusat Riset Komputasi, Badan Riset dan Inovasi Nasional, Cibinong, Jawa Barat, Indonesia 2 Pusat Riset Teknologi Daur Bahan Bakar Nuklir dan Limbah Radioaktif, Badan Riset dan Inovasi Nasional, Serpong, Tangerang Selatan, Banten, Indonesia
Email korespondensi: julf001@brin.go.id

## ABSTRAK
Teknologi  radioterapi  berkembang  dengan  pesat  seiring  dengan  pemanfaatan artificial intelligence pada setiap tahapan-tahapan radioterapi, sehingga diharapkan dapat meningkatkan kualitas  pelayanan  dan  kesuksesan  dalam  melaksanakan  radioterapi.  Indonesia  merupakan negara  yang  sangat  berpeluang  untuk  mengembangkan  radioterapi  untuk  mengurangi  risiko kematian masyarakat  yang  diakibatkan  oleh  kanker.  Pada artikel ini  disampaikan penelitian- penelitian  terkait  pendekatan artificial  intelligence yang  diintegrasikan  pada  tahapan diagnostik, pengkonturan, perencanaan, treatment, quality assurance, dan prediksi hasil pada radioterapi. Sehingga penelitian-penelitian tersebut dapat dikembangkan dan diimplementasikan pada fasilitas radioterapi di Indonesia.
Kata kunci: artificial intelligence, radioterapi , segmentasi, treatment planning system

## ABSTRACT
Radiotherapy technology is developing rapidly along with the use of artificial intelligence at each stage of radiotherapy, so it is expected to improve the quality of service and success in carrying  out  radiotherapy.  Indonesia  is  a  country  that  has  the  opportunity  to  develop radiotherapy  to  reduce  the  risk  of  community  death  caused  by  cancer.  This  article  presents research  related  to  artificial  intelligence  approaches  that  are  integrated  at  the  stages  of diagnostics,  contouring,  planning,  treatment,  quality  assurance,  and  prediction  of  results  in radiotherapy. So that these studies can be developed and implemented in radiotherapy facilities in Indonesia.
Keywords : artificial intelligence, radiotherapy, segmentation, treatment planning system

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan sel yang tak terkendali pada  tubuh  manusia  akan  membentuk
kelompok  sel  yang  disebut  dengan  tumor. Adapun tumor terdiri dari tumor jinak dan tumor  ganas.  Tumor  jinak  (non  kanker)
DOI:
DOI

## TELAAH PUSTAKA
10.35990/mk.v6n4.p430-441
dapat  diatasi  dengan  operasi,  sedangkan untuk  tumor  ganas  (kanker)  dapat  diobati dengan kemoterapi, radioterapi, dan lainnya. 1 Kanker adalah  bagian  dari  tumor yang  bersifat  ganas  dikarenakan  dapat menyerang organ vital pada tubuh manusia dan  menyebabkan  kematian. 1 Lebih  dari 100  kanker  yang  dapat  terjadi  pada manusia,  seperti  kanker  paru-paru,  kanker payudara, kanker usus besar, kanker prostat, pada  darah,  dan  jaringan  lainnya. 2 Kasus kematian di dunia yang disebabkan kanker tahun  2020,  yaitu  pada  kanker  paru-paru (18,0  %),  kanker  hati  (8,3%),  kanker payudara (6,9%), kanker usus besar (5,8%), kanker prostat (3,8%), dan kanker lainnya. 3
Radioterapi  merupakan  modalitas medis  yang  digunakan  sebagai treatment pada  kanker  dengan  memanfaatkan  sinar pengion. Di Indonesia tahun 2018 terdapat 44  Rumah  Sakit  yang  memiliki  fasilitas radioterapi dengan 66 pesawat (49 pesawat LINAC, 16 pesawat Cobalt, dan 1 pesawat Tomoterapi). 4 Banyak  peluang  penerapan perkembangan  teknologi  radioterapi  yang dapat  diimplementasikan  di  Indonesia untuk meningkatkan kualitas pelayanan dan keberhasilan  proses  radioterapi  dengan berkembangnya  penggunaan big  data dan artificial  intelligence  (AI). Pengembangan dan  penggunaan  aplikasi deep  learning sangat  berkembang  pesat.  Hal  ini  selaras dengan  alur  kerja  radioterapi,  dimana  data sudah  terstruktur,  sesuai  standar,  dan
adanya pelabelan. 5 Sehingga dapat diaplikasikan teknologi AI. Dalam pelaksanaan  radioterapi  perlu  kerjasama yang baik antara dokter onkologi, fisikawan medis, dan radio terapis. Sebelum melakukan  proses  radioterapi,  dokter onkologi berperan dalam melakukan anamnesis terhadap pasien dengan berdasarkan  hasil  dari  radiodiagnostik. Pada  tahapan  awal  dilakukan  simulasi menggunakan Computed Tomography (CT) atau Magnetic  Resonance  Imaging  (MRI) untuk menentukan posisi pasien ketika akan dilakukan  penyinaran.  Dokter  mengontur target  yang  akan  disinari  radiasi  yaitu Planning  Target  Volume  (PTV) dan  organ yang  harus  dilindungi  dikenal  dengan Organ  At  Risk  (OAR) beserta  dosis  dan fraksinya.  Adapun  tugas  fisikawan  medis melakukan  perencanaan  perawatan  yang akan dilakukan pada tahap radioterapi atau dikenal dengan Treatment Planning System (TPS) dengan  tujuan    memaksimalkan distribusi  dosis  pada PTV dan  seminimal mungkin  pada OAR .  Tahapan quality assurance  (QA) juga  sangat  penting  untuk memverifikasi  posisi  dan  dosis  yang  akan diberikan selama proses penyinaran. Image Guided  Radiotherapy  (IGRT) diperlukan untuk mengoreksi eror pada fraksi.
Pelayanan  yang  presisi,  akurat, efektif, dan efisien ditingkatkan pada proses radioterapi  sehingga  dihasilkan  performa yang  maksimal  dan  seminimal  mungkin
terjadinya  toksisitas  diperlukan  teknologi Artificial Intelligence yang dapat membantu para  pakar  yang  terkait  pada  radioterapi menyelesaikan tahapan proses yang berulang dan rumit. Pemanfaatan teknologi Artificial  Intelligence dapat  diaplikasikan pada  tahapan-tahapan  proses  radioterapi (diagnostik dan evaluasi, simulasi, penkonturan, perencanaan , quality assurance,  treatment, dan  setelah  proses radioterapi).

## BAGIAN ISI

## Akuisisi Dan Pemprosesan Citra
Multimodalitas citra medis merupakan kunci untuk mencapai keberhasilan  pelaksanaan  radioterapi  yang presisi. Dimulai dari penggunaan radiodiagnostik,  seperti Positron  Emission Tomography (PET) dan Computed Tomography  (CT) untuk  mendiagnosa kondisi dari pasien yang menderita kanker. CT merupakan  modalitas  utama  pada tahapan  pelaksanaan  radioterapi. 6 Karena CT dapat  memberikan  informasi  densitas elektron  yang  terkait  dengan  koefisien atenusi  untuk  perhitungan  dosis  pada  saat tahapan treatment planning systems (TPS).
CT juga digunakan  untuk IGRT dan menentukan  posisi  pasien.  Sehingga CT sangat  berperan  pada  informasi  densitas tulang  manusia. MRI sangat  membantu mengontraskan jaringan dan organ sehingga hal  ini  dapat  membantu  dokter  onkologi
pada tahapan mengontur jaringan target dan OAR 7.8 ,  namun  untuk  perhitungan  dosis tidak bisa diatasi karena MRI tidak mampu menentukan  densitas  elektron,  sehingga modalitas CT harus  bisa  digabungkan dengan modalitas MRI. 8 , 9
Pada tahapan mengontur target PTV dan OAR juga  menggunakan  citra  medis ( CT Simulator ). Pada saat treatment, untuk citra pemandu atau Image Guided Radiotherapy  (IGRT) biasanya    digunakan modalitas Electronic Portal Imaging (EPI) dan Cone  Beam  Computed  Tomography (CBCT). 10 MRI memiliki kontras yang lebih baik  dibandingkan CT, namun  tidak mempunyai  informasi  mengenai  densitas elektron untuk perhitungan dosis. Sehingga untuk  mengatasi  hal  tersebut  beberapa penelitian  mengembangkan  penggunaan deep  learning pada  metode synthetic-CT (sCT) untuk  perhitungan  dosis  radioterapi dengan  menggunakan  modalitas  gambar dari MRI dan evaluasi dosis. 11,12 Algoritma dengan berbasiskan CNN juga menghasilkan sCT yang dapat memprediksi perhitungan dosis pada tahapan perencanaan treatment kanker  kepala  dan leher  menggunakan MRI. 13 Telah  terdapat juga  penelitian  tentang  model  yang digunakan untuk meningkatkan penggunaan  citra pseudo-CT  (pCT) pada MRI. 14
Penggunaan Deformable  Image Registrastion  (DIR) mempunyai  peranan
penting dalam pelaksanaan radioterapi. DIR dapat  berperan  dari  proses  perencanaan hingga  prediksi  toksisitas. 15 Telah  banyak penelitian  yang  dikembangkan  mengenai dari  peranan DIR sebagai Imaged  Guided Radiotherapy (IGRT) dan sebagai Adaptive Radiotherapy  (ART). 16 Online  Adaptive Radiotherpay  (oART) juga  sudah  pernah diimplementasikan pada Cone Beam Computed Tomography (CBCT) dan segmentasi AI dan didapatkan hasil ukuran PTV yang lebih kecil sehingga mengurangi terjadinya  toksisitas  pada  area  kandung kemih. 17 DIR juga  digunakan  untuk memprediksi  distribusi  dosis  pada  kanker payudara, metodenya dengan memasukkan data perencanaan perawatan pada algoritma untuk perhitungan Dose Volume Histogram (DVH). 18

## Pengkonturan Volume Target
Mengontur volume target dilakukan oleh  dokter  onkologi  dan  diperlukan pengalaman  yang  lama  agar  lebih  akurat dan  presisi,  dikarenakan  sebagian  besar Instalasi  Radioterapi  di  Indonesia  untuk mengontur  target (GTV,CTV) dan OAR masih  secara  manual  dan  membutuhkan waktu  yang  lama. 19 Kontur  otomatis merupakan salah satu solusi untuk mengurangi  pengkonturan  secara  manual dan  dapat  meningkatkan  konsistensi  pada saat pengkonturan, namun belum sepenuhnya dapat dilakukan secara
otomatis. 20
Pendekatan dengan menggunakan machine  learning terutama deep  learning dapat  memproses dataset yang  besar  dan  menghasilkan  solusi pengkonturan otomatis secara keseluruhan. Telah banyak penelitian mengenai penggunaan  model deep  learning pada proses  kontur  target. Framework dalam mengkontur  yang  menggunakan  model deep  learning lebih  efektif  dan  efisien dibandingkan menggunakan auto- segmentation berbasiskan  atlas  pada  kasus kanker  hati 19 ,  kanker  paru-paru 21 ,  kanker serviks 22 . Kemudian pada kasus karsinoma nasofaring, segmentasi menggunakan deep learning secara  signifikan  lebih  baik dibandingkan  berbasis  atlas  terutama  pada OAR yang volumenya kecil. 23 Pada kanker paru,  penggunaan deep  learning dapat meningkatkan kualitas dan efisiensi pengkonturan CTV. 24 Jika  secara  manual kualitas proses pengkonturan sangat tergantung  pada  keahlian  tiap  individu. Terutama di Indonesia dimana kekurangan jumlah  fasilitas  radioterapi  dan  minimnya pelatihan  dalam  meningkatkan  kompetensi ahli onkologi radiasi, sehingga model deep learning dapat  mengatasi  permasalahan tersebut. Deep  learning yang  digunakan untuk  mengontur  secara  otomatis  dapat menggunakan Convolutional Neural Networks  (CNNs), diantaranya  arsitektur yang dapat digunakan yaitu U-Net. 25 U-Net merupakan  metode  yang  digunakan  untuk
melakukan segmentasi citra medis berdasarkan  level  pixel  citra.  Kemudian arsitektur  lainnya  yaitu  ResNet 26 ,  yang dapat  mengklasifikasikan  citra  dengan tingkat akurasi yang tinggi.

## Perencanaan Treatment
Dengan adanya perencanaan melakukan treatment diharapkan fisikawan medis dapat menentukan dosis yang sesuai pada PTV dan  seminimal  mungkin  dosis tidak mengenai OAR. Saat ini pelaksanaan perencanaan treatment terutama di Indonesia,  untuk mencapai  distribusi  dosis yang optimal dibutuhkan kolaborasi antara fisikawan  medis,  dosimetris,  dan  dokter, kemudian  juga  membutuhkan  waktu  yang lama  karena  dilakukan  secara  manual  dan prosesnya trial  and  error sehingga  untuk meningkatkan  dan  menjamin  prosedur terbaik selama proses perencanaan treatment, diperlukan pengembangan prosedur  secara  otomatis  dan  memiliki standar.  Terdapat  berbagai  penelitian  yang dilakukan untuk mengembangkan prosedur pelaksanaan  pada  tahapan  perencanaan treatment diantaranya menggunakan multi- criteria  optimization  (MCO) 27 ,  iCycle 28 , kemudian knowledge-based planning (KBP). 29 Diantara  teknik  pada  radioterapi yang dilakukan secara eksternal diantaranya 3D-CRT, IMRT, Tomotherapy, dan VMAT. Berbagai penelitian tentang model KBP telah  dilakukan  untuk  memprediksi
kurva DVH pada pasien baru dan digunakan untuk mengoptimalkan proses pada perencanaan treatment.

## Quality Assurance
Quality Assurance pada  radioterapi mengikuti  panduan American  Association of Physicist in Medicine (AAPM), American Society  for  Radiation  Oncology  (ASTRO), American  College  of  Radiology  (ACR), European  Society  for  Radiotherapy  and Oncology  (ESTRO), dan International Atomic  Energy  Agency  (IAEA). 30 Pada  hal terkait Quality Assurance dan keselamatan data pada radioterapi membutuhkan analisis data  yang  besar. 31,32 Namun  metode statistik konvensional belum mampu mengatasi  tantangan  pada  penggunaan big data radioterapi. Machine  learning dapat mengatasi  hal  tersebut  dengan  komputasi dan  analitik  data  yang  kompleks  untuk mengetahui  prediksi  pada  pola  data  yang tidak  linear  dan deep  learning. 33 The American  Association  of  Physicists  in Medicine  (AAPM) telah  mengeluarkan panduan quality  assurance pada  peralatan yang  digunakan  pada  proses  radioterapi, seperti
Tomotherapy,
Proton Accelerators 34 ,
CyberKnife, C-arm Accelerators. 35 Ada  beberapa  penelitian yang telah dilakukan mengenai peranan AI pada tahapan Quality Assurance
radioterapi. DeepBeam merupakan framework yang  berbasiskan machine
learning dengan  model  regresi  digunakan untuk memperkirakan model berkas elektron pada simolator LINAC. 36
Pemodelan  data beam pada  LINAC menggunakan machine  learning, dengan metode  ini  prosedur  pada  komisioning LINAC dapat lebih disederhanakan, sehingga  lebih  cepat,  mengurangi  energi, dan meningkatkan akurasi proses komisioning. 37 Pemanfaatan history  data dari Multi  Leaf  Collimator  (MLC) dapat digunakan  untuk  memodelkan  prediksi potensi  disfungsi  yang  mungkin  akan terjadi, dan mesin dapat proaktif menghindari  potensi  gangguan  selama proses treatment. 38 Pengembangan  metode otomatis  untuk  mengidentifikasi quality assurance menggunakan data EPID berdasarkan pengelompokan Support Vector Data Description (SVDD). 30
Perencanaan pada radioterapi harus diverifikasi terlebih dahulu sebelum dilakukan treatment. Metode  yang  umum digunakan  adalah  dengan  menggunakan phantom atau ion chamber untuk pengukuran.  Memverifikasi  perencanaan treatment dapat  menggunakan  analisis metrik gamma index (GI) yang merupakan prosedur standar pada IMRT. 39
Dikarenakan  kompleksitas  pada  tahapan perencanaan treatment sehingga rendahnya Gamma Passing Rate (GPR). Teknologi AI dikembangkan dan divalidasi untuk memprediksi GPR, yang  digunakan  oleh
perencana untuk mengidentifikasi perencanaan pada kegagalan Quality Assurance tanpa  dilakukan  pengukuran yang actual. 40-43

## PEMBAHASAN
Pengembangan  model AI sangat bergantung dengan ketersediaan dan kualitas  data.  Adapun database yang  bisa digunakan  untuk  mengembangkan  model untuk pengembangan radioterapi diantaranya, The  Cancer  Imaging  Archive (TCIA,
https://www.cancerimagingarchive.net), The  Cancer  Genome  Atlas  (TCGA, https://portal.gdc.cancer.gov), The Surveillance, Epidemiology, and End Result (SEER, https://seer.cancer.gov/). Perubahan  genom  pada  kanker  akan memengaruhi respons klinis untuk treatment, The Genomics of Drug Sensitivity  in  Cancer  (GDSC) merupakan database yang terbuka
www.cancerRxgene.org. 44
Database yang  bisa  dimanfaatkan juga seperti Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE) yang digunakan untuk memprediksi  sensivitas  obat  berbasis genetik, garis keturunan, dan ekspresi gen. 45
Database  lainnya DeepDSC, pemanfaatan deep learning untuk memprediksi sensitivitas obat pada kanker. 46
Di negara maju, 50% semua pasien kanker akan menerima penanganan
radioterapi.  Kebutuhan  radioterapi  pada pasien  kanker  juga  meningkat  setiap tahunnya di seluruh dunia. 47 Sehingga dapat diketahui bahwa investasi dalam radioterapi sangat dibutuhkan untuk mengurangi angka kematian yang diakibatkan oleh kanker. Di Indonesia persebaran  ketersediaan pesawat radioterapi masih sangat minim sekali. Pada tahun  2018,  masih  terdapat  17  provinsi  di Indonesia  yang  belum  memiliki  fasilitas radioterapi. 4 Kemudian juga terkait dengan tenaga yang bekerja pada fasilitas radioterapi  Indonesia  banyak  yang  sudah memasuki  masa  purnabakti,  sehingga  sulit untuk  mendapatkan  tenaga  yang  memiliki kompetensi  dan  pengalaman  yang  cukup, pada  instalasi  sendiri  juga  belum  berjalan dengan baik program maintenance peralatan.  Mengatasi  berbagai  isu  tersebut pemerintah dapat memprioritaskan
penembangan radioterapi di Indonesia, dan Indonesia  harus  memiliki  pengakuan lembaga  Internasional  terhadap  kualitas pelayanan radioterapi di Indonesia.
Pendekatan teknologi Artificial Intelligence juga merupakan salah satu solusi yang dapat mengatasi perkembangan pelayanan radioterapi di Indonesia.

## KESIMPULAN
Berkembangnya teknologi Artificial Intelligence pada  bidang  radioterapi  dapat membantu  dan  meningkatkan  pelayanan prima  pada  pasien  kanker  di  Indonesia.
Teknologi Artificial  Intelligence dapat membantu peranan manusia dalam melaksanakan tahapan-tahapan yang dilakukan pada alur kerja radioterapi lebih efektif dan efisien serta didapatkan tingkat keberhasilan yang lebih tinggi dan meminimalisir  kemungkinan  terjadinya toksisitas  paskah  radioterapi.  Tahapan radioterapi,  mulai  dari  proses  diagnostik dan  evaluasi  yang  meliputi  citra  posisi kanker,  data  klinis  pasien.  Pada  tahapan simulasi,  didapatkan  citra  posisi  kanker yang  akan  dilakukan treatment. Kemudian tahapan berikutnya, mengontur, perencanaan treatment, Quality Assurance, dan  hasil  dari  pelaksanaan  radioterapi. Pelaksanaan pada tahapan-tahapan tersebut dapat  ditunjang  dengan  menggunakan teknologi Artificial Intelligence.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis  tidak  terdapat  konflik kepentingan  dalam  artikel  ilmiah  yang ditulis.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih atas semua pihak yang terkait sehingga artikel ini dapat diselesaikan.  Bapak  Dr.sc.hum  Dwi  Seno Kuncoro,  M.Si  dari  FMIPA  UI,  Bapak Dr.Rifki  Sadikin,  M.Kom  Kepala  Pusat Riset Komputasi.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Sinha T. Tumors: Benign and
Malignant.  Cancer  Ther  Oncol  Int  J [Internet]. 2018 May 1 [cited 2022 Oct
30];10(3). Available from: https://juniperpublishers.com/ctoij/CT
OIJ.MS.ID.555790.php
2. Tran  GS,  Nghiem  TP,  Nguyen  VT,
Luong  CM,  Burie  JC.  Improving Accuracy of Lung Nodule
Classification  Using  Deep  Learning with  Focal  Loss.  J  Healthc  Eng.  2019 Feb 4;2019:1–9.
3. Sung  H,  Ferlay  J,  Siegel  RL,
Laversanne M, Soerjomataram I, Jemal A, et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN  Estimates  of  Incidence and  Mortality  Worldwide  for  36 Cancers in 185 Countries. CA Cancer J Clin. 2021 May;71(3):209–49.
4. Perhimpunan Dokter Spesialis
Onkologi  Radiasi  Indonesia  (PORI). Program  Kerja  Perhimpunan  Dokter Spesialis  Onkologi  Radiasi  Indonesia 2018-2020. 13th ed. 2018.
5. Van  den  Berg  CAT,  Meliadò  EF.
Uncertainty  Assessment  for  Deep Learning  Radiotherapy  Applications. Semin Radiat Oncol. 2022 Oct;32(4):304–18.
6. Jabbarpour  A,  Mahdavi  SR,  Vafaei Sadr  A,  Esmaili  G,  Shiri  I,  Zaidi  H. Unsupervised  pseudo  CT  generation using heterogenous multicentric
CT/MR images and CycleGAN: Dosimetric assessment for 3D conformal  radiotherapy.  Comput  Biol Med. 2022 Apr;143:105277.
7. Emami  H,  Dong  M,  Nejad‐Davarani SP,  Glide‐Hurst  CK.  Generating synthetic CTs from magnetic resonance images  using  generative  adversarial networks. Med Phys. 2018
Aug;45(8):3627–36.
8. Edmund  JM,  Nyholm  T.  A  review  of substitute CT generation for MRI-only radiation  therapy.  Radiat  Oncol.  2017 Dec;12(1):28.
9. Dean  CJ,  Sykes  JR,  Cooper  RA, Hatfield P, Carey B, Swift S, et al. An evaluation  of  four  CT–MRI  co- registration techniques for radiotherapy treatment  planning  of  prone  rectal cancer  patients.  Br  J  Radiol.  2012 Jan;85(1009):61–8.
10. Putri  PA,  Taurisia  R,  Pawiro  SA. Estimasi Dosis Radiasi pada Perlakuan Cone Beam CT Radioterapi. :4.
11. Boulanger  M,  Nunes  JC,  Chourak  H,
Largent  A,  Tahri  S,  Acosta  O,  et  al. Deep  learning  methods  to  generate synthetic CT from MRI in radiotherapy: A literature review. Phys
Med. 2021 Sep;89:265–81.
12. Lerner M, Medin J, Jamtheim Gustafsson  C,  Alkner  S,  Siversson  C, Olsson  LE.  Clinical  validation  of  a commercially  available  deep  learning
software  for  synthetic  CT  generation for brain. Radiat Oncol. 2021 Dec;16(1):66.
13. Palmér  E,  Karlsson  A,  Nordström  F,
Petruson K, Siversson C, Ljungberg M, et  al.  Synthetic  computed  tomography data allows for accurate absorbed dose calculations  in  a  magnetic  resonance imaging  only  workflow  for  head  and neck  radiotherapy.  Phys  Imaging Radiat Oncol. 2021 Jan;17:36–42. 14. .Ma X, Chen X, Wang Y, Qin S, Yan X, Cao Y, et al. Personalized Modeling to Improve
Pseudo–Computed
Tomography  Images  for  Magnetic
Resonance  Imaging–Guided  Adaptive
Radiation Therapy. Int J Radiat Oncol. 2022 Jul;113(4):885–92. 15. .Rigaud B, Simon A, Castelli J, Lafond C,  Acosta  O,  Haigron  P,  et  al. Deformable  image  registration  for radiation  therapy:  principle,  methods, applications  and  evaluation.  Acta Oncol. 2019 Sep 2;58(9):1225–37.
16. 16.Archambault Y, Boylan C, Bullock D, Morgas T, Peltola J, Emmi R, et al.
Making Online Adaptive Radiotherapy Possible  using  Artificial  Intelligence and  Machine  Learning  for  Efficient Daily  Replanning.  Med  Phys  Int.
2020;8.
17. Sibolt  P,  Andersson  LM,  Calmels  L,
Sjöström  D,  Bjelkengren  U,  Geertsen P,  et  al.  Clinical  implementation  of
artificial intelligence-driven cone- beam  computed  tomography-guided online  adaptive  radiotherapy  in  the pelvic  region.  Phys  Imaging  Radiat Oncol. 2021 Jan;17:1–7.
18. Bai X, Wang B, Wang S, Wu Z, Gou C,
Hou Q. Radiotherapy dose distribution prediction  for  breast  cancer  using deformable image registration. Biomed Eng OnLine. 2020 Dec;19(1):39. 19. Ahn  SH,  Yeo  AU,  Kim  KH,  Kim  C, Goh  Y,  Cho  S,  et  al.  Comparative clinical  evaluation  of  atlas  and  deep- learning-based  auto-segmentation  of organ structures in liver cancer. Radiat Oncol. 2019 Dec;14(1):213.
20. La Macchia M, Fellin F, Amichetti M,
Cianchetti M, Gianolini S, Paola V, et al.  Systematic  evaluation  of  three different commercial software solutions  for  automatic  segmentation for adaptive therapy in head-and-neck, prostate  and  pleural  cancer.  Radiat Oncol. 2012 Dec;7(1):160.
21. Lustberg  T,  van  Soest  J,  Gooding  M, Peressutti D, Aljabar P, van der Stoep J, et al. Clinical evaluation of atlas and deep learning based automatic contouring  for  lung  cancer.  Radiother Oncol. 2018 Feb;126(2):312–7.
22. .Liu Z, Chen W, Guan H, Zhen H, Shen J,  Liu  X,  et  al.  An  Adversarial  Deep- Learning-Based  Model  for  Cervical Cancer  CTV  Segmentation  With
Multicenter Blinded Randomized
Controlled  Validation.  Front  Oncol.
2021 Aug 19;11:702270.
23. Wang J, Chen Z, Yang C, Qu B, Ma L,
Fan W, et al. Evaluation Exploration of Atlas-Based and Deep Learning-Based
Automatic Contouring for Nasopharyngeal Carcinoma. Front Oncol. 2022 Mar 31;12:833816.
24. Bi  N,  Wang  J,  Zhang  T,  Chen  X,  Xia W,  Miao  J,  et  al.  Deep  Learning
Improved  Clinical  Target  Volume Contouring Quality and Efficiency for Postoperative  Radiation  Therapy  in Non-small  Cell  Lung  Cancer.  Front Oncol. 2019 Nov 13;9:1192.
25. Ronneberger O, Fischer P, Brox T. U- Net:  Convolutional  Networks  for Biomedical  Image  Segmentation.  In: Navab  N,  Hornegger  J,  Wells  WM, Frangi  AF,  editors.  Medical  Image
Computing  and  Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2015 [Internet]. Cham: Springer International  Publishing;  2015  [cited 2022  Oct  31].  p.  234–41.  (Lecture Notes in Computer Science; vol. 9351). Available
from: http://link.springer.com/10.1007/978-
3-319-24574-4_28 26. He  K,  Zhang  X,  Ren  S,  Sun  J.  Deep
Residual Learning for Image Recognition. In: 2016 IEEE
Conference  on  Computer  Vision  and
Pattern Recognition (CVPR) [Internet]. Las  Vegas,  NV,  USA:  IEEE;  2016 [cited  2022  Oct  31].  p.  770–8.
Available from:
http://ieeexplore.ieee.org/document/77
80459/
27. Craft D, McQuaid D, Wala J, Chen W, Salari  E,  Bortfeld  T.  Multicriteria VMAT optimization: Multicriteria VMAT  optimization.  Med  Phys.  2012 Jan 12;39(2):686–96.
28. Breedveld S, Storchi PRM, Voet PWJ, Heijmen  BJM.  iCycle:  Integrated, multicriterial  beam  angle,  and  profile optimization for generation of coplanar and  noncoplanar  IMRT  plans:  iCycle: multicriteria  beam  angle  optimization. Med Phys. 2012 Jan 31;39(2):951–63. 29. Ge  Y,  Wu  QJ.  Knowledge‐based planning for intensity‐modulated radiation  therapy:  A  review  of  data‐ driven  approaches.  Med  Phys.  2019 Jun;46(6):2760–75.
30. El Naqa I, Irrer J, Ritter TA, DeMarco J, Al‐Hallaq H, Booth J, et al. Machine learning for automated quality assurance  in  radiotherapy:  A  proof  of principle  using  EPID  data  description. Med Phys. 2019 Apr;46(4):1914–21.
31. El Naqa I. Biomedical informatics and panomics for evidence-based radiation therapy.  Wiley  Interdiscip  Rev  Data Min Knowl Discov. 2014 Jul;4(4):327– 40.
32. Wang  B,  Li  R,  Perrizo  W,  editors.
Heuristic Principal Component
Analysis-Based  Unsupervised  Feature Extraction  and  Its  Application  to Bioinformatics  [Internet].  IGI  Global; 2015  [cited  2022  Nov  1].  (Azar  AT, editor. Advances in Bioinformatics and Biomedical  Engineering).  Available from: http://services.igi- global.com/resolvedoi/resolve.aspx?do i=10.4018/978-1-4666-6611-5 33. Naqa I, R L, MJ M. Machine learning in  radiation  oncology:  theory  and Applications.  Switzerland:  Springer International Publishing; 2015.
34. Arjomandy  B,  Taylor  P,  Ainsley  C, Safai  S,  Sahoo  N,  Pankuch  M,  et  al.
AAPM task group 224: Comprehensive proton therapy machine quality assurance.  Med  Phys  [Internet].  2019
Aug  [cited  2022  Nov  1];46(8). Available from: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10. 1002/mp.13622
35. Hanley  J,  Dresser  S,  Simon  W,  Flynn
R,  Klein  EE,  Letourneau  D,  et  al. AAPM  Task  Group  198  Report:  An implementation  guide  for  TG  142 quality assurance of medical accelerators. Med Phys [Internet]. 2021
Oct  [cited  2022  Nov  1];48(10). Available from:
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10. 1002/mp.14992
36. .Tabor  Z,  Kabat  D,  Waligórski  MPR. DeepBeam: a machine learning framework  for  tuning  the  primary electron  beam  of  the  PRIMO  Monte Carlo  software.  Radiat  Oncol.  2021 Dec;16(1):124.
37. Zhao W, Patil I, Han B, Yang Y, Xing L,  Schüler  E.  Beam  data  modeling  of linear  accelerators  (linacs)  through machine  learning  and  its  potential applications  in  fast  and  robust  linac commissioning  and  quality  assurance. Radiother Oncol. 2020 Dec;153:122–9. 38. Wu B, Zhang P, Tsirakis B, Kanchaveli D, LoSasso T. Utilizing historical MLC performance  data  from  trajectory  logs and  service  reports  to  establish  a proactive  maintenance  model  for minimizing treatment disruptions. Med Phys. 2019 Feb;46(2):475–83.
39. Bresciani S, Dia AD, Maggio A, Cutaia C,  Miranti  A,  Infusino  E,  et  al.
Tomotherapy  treatment  plan  quality assurance:  The  impact  of  applied criteria on passing rate in gamma index method: Gamma passing rate variability.  Med  Phys.  2013  Nov 12;40(12):121711.
40. Valdes G, Scheuermann R, Hung CY,
Olszanski A, Bellerive M, Solberg TD.
A  mathematical  framework  for  virtual IMRT  QA  using  machine  learning: Virtual IMRT QA. Med Phys. 2016 Jun 20;43(7):4323–34.
41. Valdes  G,  Chan  MF,  Lim  SB, Scheuermann  R,  Deasy  JO,  Solberg TD. IMRT QA using machine learning:
A multi‐institutional validation. J Appl
Clin  Med  Phys.  2017  Sep;18(5):279– 84.
42. Li  J,  Wang  L,  Zhang  X,  Liu  L,  Li  J, Chan MF, et al. Machine Learning for Patient-Specific  Quality  Assurance  of VMAT:  Prediction  and  Classification Accuracy.  Int  J  Radiat  Oncol.  2019 Nov;105(4):893–902.
43. Wall  PDH,  Fontenot  JD.  Application and  comparison  of  machine  learning models for predicting quality assurance outcomes in radiation therapy treatment planning. Inform Med Unlocked. 2020;18:100292.
44. Yang  W,  Soares  J,  Greninger  P,
Edelman EJ, Lightfoot H, Forbes S, et al.  Genomics  of  Drug  Sensitivity  in Cancer  (GDSC):  a  resource  for
therapeutic  biomarker  discovery  in cancer  cells.  Nucleic  Acids  Res.  2012 Nov 22;41(D1):D955–61.
45. Barretina J, Caponigro G, Stransky N, Venkatesan K, Margolin AA, Kim S, et al. The Cancer Cell Line Encyclopedia enables predictive modelling of anticancer  drug  sensitivity.  Nature. 2012 Mar 29;483(7391):603–7.
46. .Li M, Wang Y, Zheng R, Shi X, Li Y, Wu  FX,  et  al.  DeepDSC:  A  Deep Learning  Method  to  Predict  Drug Sensitivity  of  Cancer  Cell  Lines. IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform. 2021 Mar 1;18(2):575–82.
47. Borras  JM,  Lievens  Y,  Barton  M,
Corral  J,  Ferlay  J,  Bray  F,  et  al.  How many  new  cancer  patients  in  Europe will require radiotherapy by 2025? An ESTRO-HERO  analysis.  Radiother Oncol. 2016 Apr;119(1):5–11.a