一种基于约束的快速和强大的在线再优化方法,用于在线自动自适应强度调制质子疗法,用于头癌

科学领域:

• 辐射瘤学 辐射瘤学
• 医学物理 医学物理
• 癌症治疗方法 癌症治疗方法

背景情况:

• 适应性放射治疗在头癌质子疗法中仅限于线下重新规划,解决缓慢的解剖变化.
• 每日在线适应提供了改善剂量测量和治疗结果的潜力.
• 当前的离线方法可能无法充分适应治疗过程中的快速解剖变化.

研究的目的:

• 引入和评估一种全新的,完全自动化的在线再优化策略,用于脑癌中强度调节质子疗法.
• 为了比较这种在线重新优化方法与标准的基于触发器的线下重新规划时间表的有效性.
• 评估在线再优化对目标覆盖率,危险器官节省和治疗适应 robustness 的影响.

主要方法:

• 开发了一种自动化的多标准在线再优化方法,使用强大的优化与1毫米的设置强度.
• 从在线再优化到离线再规划 (3毫米强度) 的分量剂量比较,使用15名患者的67次重复CT.
• 模拟了每次重复CT的10,000个分数,使用多项式混乱扩展进行剂量计算,具有不同的稳定性设置.

主要成果:

• 在线重新优化始终确保了充分的目标覆盖率 (CTV),防止了在线重新规划的14/67重复CT中出现的剂量损失.
• 在CTV7000中达到95%的处方剂量的概率在在线再优化时至少为81%,而在线重新规划的8/67情况下为0%.
• 在线再优化降低了≥II级异口症和失消症的风险,分别为3.5和3.9个百分点 (p < 10^-5),平均再优化时间为3.4分钟.

结论:

• 快速的,自动化的在线重新优化策略有效地防止了由于日常解剖变化的目标覆盖率下降,超过了临床离线重新规划.
• 在线重新优化使得使用更紧密的设置稳定性边际成为可能,从而节省了处于风险中的高级器官.
• 这种先进的自适应性放射治疗方法在改善头癌患者的治疗疗效和减少毒性方面具有显著的前景.