超越传统的界限:使用基于CBCT的自适应规划系统超越立体性废除性 (SAbR) 肺辐射疗法的系统限制
Yesenia Gonzalez1, Justin Visak1, Luke Overman1
1Department of Radiation Oncology, University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, Texas, USA.
Journal of applied clinical medical physics
|May 7, 2024
概括
在Varian Ethos系统上,肺部立体性除性放射治疗 (SAbR) 的新规划策略确保了一致的计划质量. 这种方法自动化了适应性放射治疗,使得高效的治疗成为可能.
科学领域:
- 辐射瘤学 辐射瘤学
- 医学物理 医学物理
- 放射治疗规划 放射治疗规划
背景情况:
- 在线适应性放射治疗需要自动化,以便快速规划治疗.
- 瓦瑞安埃索斯智能优化引擎 (IOE) 需要针对肺 SAbR. 进行特定指导.
- 缓解策划者之间的变化对于在SAbR中满足RTOG指标至关重要.
研究的目的:
- 调查使用Ethos IOE与自定义适应性特定优化调结构的使用情况.
- 为了减少满足肺SAbR计划RTOG指标的变化.
- 为使用Ethos IOE的肺 SAbR计划提供明确的指导.
主要方法:
- 开发了一个自动化规划策略,用于调整结构和优化.
- 在35个肺SAbR病例 (105个分数) 上验证了战略.
- 与自动生成的调结构和没有的图案质量进行比较;分析了ITV轮一致性.
主要成果:
- 该策略提高了剂量一致性2%和计划质量指标 (GI增长3.8%,CI增长1.7%).
- 适应性计划实现了100%的PTV覆盖,明显优于非适应性计划 (37%).
- 在CT模拟和形光束CT (CBCT) 之间,ITV大小保持一致.
结论:
- 为Ethos上的自适应性肺 SAbR制定了一个强大的,可共享的规划策略.
- 自动在线再优化与自适应调整结构可确保一致的计划质量.
- 该策略可以在Ethos系统上进行高度消毒的治疗.
