用一个简单的基于知识的预测工具来提高宫支臂治疗计划的质量,用于OAR剂量 (D2cm)
Emily Flower1, Jonathan Sykes1, Emma Sullivan2
1Sydney West Radiation Oncology Network, Westmead, New South Wales, Australia; School of Physics, University of Sydney, Sydney, Australia.
Brachytherapy
|June 9, 2023
概括
简化基于知识的规划预测了宫支臂疗法中的危险器官剂量. 这种方法使优化自动化,改善计划质量并减少本地晚期宫癌患者的毒性.
科学领域:
- 辐射瘤学 辐射瘤学
- 医学物理 医学物理
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 宫支臂疗法毒性与危险器官 (OAR) D2cm3 (剂量为2cm3) 相对应.
- 基于知识的规划 (KBP) 提供了优化支臂治疗计划的潜力.
- 调查简化KBP用于预测OAR D2cm3对于减少毒性至关重要.
研究的目的:
- 证明简化KBP的可行性,用于预测宫支臂治疗中的OAR D2cm3.
- 评估KBP检测低于最佳计划的能力,并提高整体计划质量.
- 为了自动化优化用于本地晚期宫癌的支臂疗法计划.
主要方法:
- 叠加体积组图 (OVH) 方法用于确定OAR和CTV_HR之间的2cm3叠加距离.
- 线性模型使用两个独立的患者数据集将OAR D2cm3与2cm3的重叠距离相关联.
- 交叉验证比较模型性能;剂量缩放为一致的CTV_HR D90;预测D2cm3作为反向规划约束.
主要成果:
- 平均膀D2cm3减少了2.9%.
- 平均直肠D2cm3减少了14.9% (数据集1) 和6.0% (数据集2).
- 平均sigmoid D2cm3减少了10.7% (数据集1) 和6.1% (数据集2);肠道D2cm3减少了4.1% (数据集1).
结论:
- 简化KBP有效地预测D2cm3在宫支臂治疗中的OAR.
- 这种方法可以自动化优化,从而提高计划质量.
- 该方法对改善本地晚期宫癌的治疗结果有前途.
