评估合成计算机断层扫描图像的适应性放射治疗决策在头部和部癌症

科学领域:

• 医学物理 医学物理
• 辐射瘤学 辐射瘤学
• 图像指导疗法是指导图像的疗法.

背景情况:

• 适应性放射治疗 (ART) 决策需要准确的剂量计信息来评估解剖变化.
• 目前的方法依赖于图像检查,可以通过定量剂量测量来补充.
• 可变形图像注册 (DIR) 是将新的成像数据整合到治疗计划中的关键.

研究的目的:

• 用合成CTs (sCTs) 评估基于剂量计的ART工作流.
• 评估通过DIR生成的sCT对剂量估计的准确性.
• 为了确定sCTs是否可以取代替换CTs在ART中进行剂量评估.

主要方法:

• 使用了12个回顾性头部和部患者病例,并使用重绘CT (rCT) 作为基底真相.
• 通过使用DIR将计划CTHounsfield单元变形为每日CBCT解剖学生成的sCT.
• 对sCTs的原始计划的剂量测量准确性与针对目标和有风险的器官的rCTs进行比较.
• 评估了三种商业DIR算法.

主要成果:

• 最好的DIR算法在sCTs上产生了剂量指标,其差异为<4 Gy (5.7%的70 Gy处方).
• 建议在头部和部sCTs上的剂量指标中保持±2.5 Gy (3.6%) 的宽容度.
• 与rCT相比,对sCT的剂量测量评估显示出高准确度.

结论:

• 合成CTs是适应性放射治疗工作流程的宝贵工具.
• 基于sCT的剂量估计有效补充了对解剖变化的视觉检查.
• 这种基于剂量计的工作流可以提高对ART的解剖学变化的评估.