对照可变邻近搜索算法用于放射治疗中直接光圈优化

科学领域:

• 医学物理 医学物理
• 辐射瘤学 辐射瘤学
• 计算优化计算优化

背景情况:

• 强度调节辐射疗法 (IMRT) 旨在最大限度地消除瘤细胞,同时最大限度地减少对危险周围器官的损伤.
• 传统的IMRT规划涉及顺序优化和排序,由于未解决的物理和交付约束,往往导致次优计划.
• 直接光圈优化 (DAO) 解决了这些局限性,同时优化光圈配置和辐射强度,考虑交付约束.

研究的目的:

• 提出并比较基于两个新的可变社区搜索 (VNS) 的算法:可变社区下降 (VND) 和减少的可变社区搜索 (rVNS).
• 评估VND和rVNS在生成临床上适当的IMRT治疗计划中的有效性.
• 评估拟议算法的性能与已建立的DAO方法相比,特别是matRad的工具.

主要方法:

• 开发和实施可变社区下降 (VND),一种确定性的VNS变体,探索多样化的社区结构.
• 开发和实施减少的可变邻里搜索 (rVNS),集成预定义的邻里移动没有过渡规则.
• 两种算法应用于前列腺癌病例,并使用剂量指标对目标覆盖和危险器官节省结果进行比较.

主要成果:

• 两种拟议的算法,VND和rVNS,在前列腺癌治疗规划方面取得了高度竞争力的结果.
• 与顺序方法相比,rVNS算法表现出显著的改进,需要62.75%更少的光圈,并且实现了63.93%的光束启动时间减少.
• 使用剂量计指标的临床质量评估显示,与matRad的DAO工具相比,在目标覆盖率和危险器官节省方面表现相似或优越.

结论:

• 拟议的VND和rVNS算法为IMRT中直接光圈优化提供了高效和有效的解决方案.
• rVNS通过最大限度地减少孔径和光束启动时间,显著减少了治疗交付时间和复杂性.
• 这些先进的优化技术有望提高IMRT对癌症患者的临床适用性和效率.