通过利用基于知识的规划和多标准的优化优化,用于质母细胞瘤放射治疗的左海马节约模型

科学领域:

• 辐射瘤学 辐射瘤学
• 医学物理 医学物理
• 神经瘤学神经瘤学

背景情况:

• 质母细胞瘤的放射治疗与神经认知能力的下降有关,这可能与向左海马体输送的剂量有关.
• 尽量减少像海马体这样的关键结构的辐射剂量,对于在治疗后保持认知功能至关重要.

研究的目的:

• 开发和验证使用RapidPlan (RP) 和多标准优化 (MCO) 的新型治疗规划策略,以节省质母细胞瘤患者的左海马.
• 与标准临床计划相比,评估海马节约模型实现的剂量测量改进和目标覆盖率.

主要方法:

• 使用基于97个体积调制弧线疗法 (VMAT) 计划的RP配置左海马节约模型 (HCS1).
• 使用MCO进一步优化了HCS1模型,以创建一个精细的模型 (HCS2),探索海马体剂量减少与其他规划目标之间的权衡.
• 这些模型在50个独立的VMAT计划中对新诊断的质母细胞瘤患者进行了验证.

主要成果:

• 与标准VMAT计划 (24.04 Gy vs 32.65 Gy) 相比,HCS2模型实现了左海马平均剂量减少26%.
• 在所有计划类型中,目标体积覆盖率 (V95%) 保持在临床上可接受的水平 (98.80%±1.48%为HCS2).
• 通过HCS2模型 (39.29 Gy vs 45.91 Gy),大脑干的平均剂量 (0.1 cc) 也得到了改善.

结论:

• 在质母细胞瘤患者中,RP和MCO的组合有效地显著降低了左海马的平均剂量.
• 这种方法可以大幅度地节省海马体的剂量,而不会影响目标覆盖率或其他处于风险的器官的节省.
• 开发的规划策略提供了一种有希望的方法来缓解与质母细胞瘤治疗中的放射治疗相关的神经认知缺陷.