Geud誘導用量体積目標による強度変調放射線療法の最適化

現在、ほとんどの強度変調放射線療法システムは、用量体積（DV）ベースの目標を使用しています。これらの目的を使用して許容可能な計画を生成できますが、多数のパラメーターを調整する必要があるため、多くの構造を持つ複雑なケースを計画するには、多くの試行錯誤が必要です。一般化された同等の均一用量（GEUD）を利用する目的関数が最近開発され、単純な式とより少ないパラメーターを含むという利点があります。さらに、GEUDベースの最適化は、ターゲットの同じカバレッジを提供するだけでなく、重要な構造を大幅に改善します。ただし、用量分布と用量体積ヒストグラム（DVH）を使用して計画を評価すると、GEUDベースの最適化は優れていない場合があります。さらに、GEUDベースの最適化でDVHを微調整することは困難です。この論文では、GEUDベースとDVベースの最適化アプローチを組み合わせて、これらの制限を克服する方法を提案します。この方法では、GEUD最適化は最初に実行され、ほとんどの治療目標を満たすかそれを超えるソリューションを検索します。要件に応じて、グラデーション技術を備えたDVベースの最適化を使用して、DVHSを微調整します。DV制約はGEUD計画に従って指定されており、初期強度もGEUDプランから取得されます。この技術は、2つの臨床的症例で実証しました：アプロステートがんと前方の頸部がんの症例です。DVが最適化された計画と比較して、GEUD計画は重要な構造のより良い保護を提供し、ターゲットカバレッジは類似していました。しかし、均一性はわずかに劣っていました。その後、GEUD計画はDVの制約で微調整され、結果として生じる計画は、用量分布の観点から他の計画よりも優れていました。計画時間も大幅に短縮されました。この手法は、個別の治療計画を最適化する効果的な手段です。

Currently, most intensity-modulated radiation therapy systems use dose-volume (DV)-based objectives. Although acceptable plans can be generated using these objectives, much trial and error is necessary to plan complex cases with many structures because numerous parameters need to be adjusted. An objective function that makes use of a generalized equivalent uniform dose (gEUD) was developed recently that has the advantage of involving simple formulae and fewer parameters. In addition, not only does the gEUD-based optimization provide the same coverage of the target, it provides significantly better protection of critical structures. However, gEUD-based optimization may not be superior once dose distributions and dose-volume histograms (DVHs) are used to evaluate the plan. Moreover, it is difficult to fine-tune the DVH with gEUD-based optimization. In this paper, we propose a method for combining the gEUD-based and DV-based optimization approaches to overcome these limitations. In this method, the gEUD optimization is performed initially to search for a solution that meets or exceeds most of the treatment objectives. Depending on the requirements, DV-based optimization with a gradient technique is then used to fine-tune the DVHs. The DV constraints are specified according to the gEUD plan, and the initial intensities are obtained from the gEUD plan as well. We demonstrated this technique in two clinical cases: aprostate cancer and ahead and neck cancer case. Compared with the DV-optimized plan, the gEUD plan provided better protection of critical structures and the target coverage was similar. However, homogeneities were slightly poorer. The gEUD plan was then fine-tuned with DV constraints, and the resulting plan was superior to the other plans in terms of the dose distributions. The planning time was significantly reduced as well. This technique is an effective means of optimizing individualized treatment plans.