在对食道癌的模拟完全自动化的质子疗法工作流程中的自动划线方法
Pieter Populaire1,2, Beatrice Marini3,4, Kenneth Poels2
1KU Leuven, Department of Oncology, Laboratory of Experimental Radiotherapy, Leuven, Belgium.
Physics and imaging in radiation oncology
|October 9, 2024
概括
用于食道癌的Proton在线适应性放射治疗 (ProtOnART) 显示,自动划定改善了工作流程,但需要手动输入才能获得临床接受. 目前的工具需要进一步开发,以实现适应性规划的完全自动化.
科学领域:
- 辐射瘤学 辐射瘤学
- 医学物理 医学物理
- 图像指导疗法是指导图像的疗法.
背景情况:
- 质子在线适应性放射治疗 (ProtOnART) 利用质子疗法的精度实现实时解剖适应.
- 食道癌治疗需要精确的向和适应治疗期间的解剖学变化.
研究的目的:
- 模拟和评估对食道癌的ProtOnART工作流程中的划界和规划的临床应用.
- 为了确定适应性重新规划的最佳自动划线技术.
- 评估使用自动划线轮完全自动化的自适应重新规划的可行性.
主要方法:
- 对15名食道癌患者进行基线和重复CT扫描的评估.
- 深度学习细分 (DLS) 和可变形图像注册用于OAR和CTV自动划线的比较.
- 适应性治疗计划 (ATP) 的生成和临床评估,设置稳定性各不相同 (7mm和3mm).
主要成果:
- 对心脏,肺和脊髓的可变形注册是首选的;对其他OAR的DLS.
- 以焦点区域进行可变形注册是首选的CTV自动划线方法.
- 标称ATP的接受率很高 (87%的7mm,67%的3mm),但由于CTV覆盖率不足,强有力的评估显示了明显较低的收视率 (2%和29%).
结论:
- 自动划线工具可以支持食道癌的ProtOnART工作流程.
- 目前的自动划线工具需要手动细化轮,以获得临床上可接受的适应性治疗计划.
