在光子先进剂量计算算法时代的PTV同质性目标上:桥梁强大和基于PTV的规划

科学领域:

• 医学物理 医学物理
• 辐射瘤学 辐射瘤学
• 放射治疗规划 放射治疗规划

背景情况:

• 传统的规划目标量 (PTV) 同质性目标受到先进的剂量计算算法 (例如蒙特卡洛) 的挑战.
• 先进的算法报告中等至中等剂量 (D_m,m),这些剂量取决于介质的组成,从而损害了均照射和剂量均性之间的联系.
• 在PTV中,骨头或金属等高密度异质性进一步复杂化剂量评估和规划.

研究的目的:

• 在存在高密度异质性时,对高级剂量计算算法修订PTV同质性目标.
• 为了评估强大的优化与基于PTV的优化,使用中等中等 (D_m,m) 和肌肉等效 (D_{肌肉,肌肉*}) 剂量报告.
• 评估对剂量计参数,稳定性,计划复杂性和优化时间的影响.

主要方法:

• 在PTV中选择了四个具有高密度异质性 (骨/金属) 的患者病例.
• 每个病例使用RayStation与蒙特卡罗生成了三个治疗计划:强大的D_m,m,PTV-D_m,m,和PTV-D_{肌肉,肌肉*}.
• 根据D_m,m和D_{muscle,muscle*}的报告评估计划,评估剂量测量结果,强度,复杂性和优化效率.

主要成果:

• 强大的D_m,m和PTV-D_{肌肉,肌肉*}计划显示了类似的,不均的PTV剂量,在高密度地区有冷点.
• PTV-D_m,m计划实现了PTV的一致性,但引入了局部流补偿,导致稳定性降低和复杂性增加.
• 强大的优化速度明显较慢 (7-11倍);D_{肌肉,肌肉*}报告了基于PTV和强大的评估之间的更好的一致性.

结论:

• 在使用D_m,m报告时,不建议优先考虑PTV同质性,因为使用高级算法和高密度异质性时,不建议优先考虑PTV同质性.
• PTV-D_{肌肉,肌肉*}优化提供了一个可行的替代方案,保持基于PTV的规划一致性与强大的优化.
• 肌肉,肌肉报告简化了计划评估,与临床实践保持一致,并有助于治疗规划决策.