使用剂量体积组图 (DVH) 预测来提高螺旋断层疗法 (HT) 的计划质量

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:

• 鼻癌 (NPC) 治疗通常涉及复杂的放射治疗计划.
• 卷度调制弧线疗法 (VMAT) 和螺旋式断层疗法 (HT) 是常见的治疗方式.
• 优化治疗计划对于最大限度地控制瘤并将风险器官的剂量降至最低至关重要.

研究的目的:

• 评估VMAT训练的RapidPlan (RP) 模型对优化NPC中的HT计划的实用性.
• 将重新优化的HT计划与原始临床HT和VMAT计划的剂量计质量进行比较.
• 评估RP辅助计划的潜力,以提高NPC患者的放射治疗结果.

主要方法:

• 一个RP模型使用NPC的100个临床VMAT计划进行了训练.
• 这种VMAT训练的RP模型的剂量约束被应用于重新优化25个临床HT计划 (HT_reoptimized).
• 在HT_clinical,HT_reoptimized和VMAT计划之间比较了剂量参数 (D2%,D98%,HI,CI,Dmax,Dmean,V40Gy,V30Gy).

主要成果:

• HT_reoptimized计划显示了与HT_clinical计划相似的目标覆盖率 (D2%,D98%) 和同质性 (HI).
• 与HT_clinical计划相比,HT_reoptimized计划的风险节省器官 (例如,脊髓,叶,口腔,喉,甲状腺) 观察到显著的改善.
• 虽然HT计划通常提供了比VMAT更好的CI和HI,但VMAT计划为某些处于风险的器官 (例如脑干,脊髓,口腔) 提供了比HT更好的节约.

结论:

• 基于VMAT的RP模型有效地协助优化NPC的HT计划.
• 通过RP辅助的HT规划显示了剂量测量质量的提高,特别是在节省关键器官方面.
• 这一策略有望提高NPC放射治疗的治疗效率和降低NPC放射治疗中的毒性.