著名医師による解説が無料で読めます
すると翻訳の精度が向上します
目的：多数の複合最適化パラメーターを備えたマルチ基準最適化（MCO）を使用して、体積変調アーク療法（VMAT）計画における用量容積ヒストグラム（DVH）ベースの品質指標を概算するため。 方法：複合最適化パラメーターの数が少ないVMAT最適化のためのソリューション空間は、TRILINEER用量の互換と、用量体積造影（DVH）ベースのプラン品質指標値の予測によって近似されます。近似品質を評価するために、44頭の頭蓋および18の脊椎患者の幾何学の多様なデータセットが選択されました。最適化の結果は、ターゲットオルガンアットリスク（OAR）トレードオフ、全体的な健康な組織の節約、および送達/品質保証の複雑さに焦点を当てた3つの複合パラメーターによって支配されます。21,266最適化された用量分布は事前に計算され、計画品質指標と呼ばれる10 DVHポイントの選択の数値は、グラウンドトゥルースとして機能するように保存されました。8および27の事前に計算された最適化結果のサブセットを使用して、未知のパラメーター値の用量分布は、三線の補間によって近似されました。結果の品質インジケータ値は、以前に得られた正確な溶液と比較されました。 結果：正確な値と近似値の間の偏差の大きさは、患者のジオメトリと調査中の基準に関して大きく異なりました。27の事前に計算された結果を伴う近似により、事前計算作業負荷が高くなると、8つの結果が8つの結果を伴う近似よりも低い偏差が得られました。 結論：基礎となるオプティマイザーの内部実装をさらに知ることなく、複合最適化パラメーターによって支配されたVMAT治療計画における三線用量補間によるソリューション空間近似。約1％（頭蓋）と8％（脊椎）未満の特徴的な用量品質指標の実際の値と実際の値との間の最大平均偏差により、溶液景観の可能性を迅速に定性的に評価できます。
目的：多数の複合最適化パラメーターを備えたマルチ基準最適化（MCO）を使用して、体積変調アーク療法（VMAT）計画における用量容積ヒストグラム（DVH）ベースの品質指標を概算するため。 方法：複合最適化パラメーターの数が少ないVMAT最適化のためのソリューション空間は、TRILINEER用量の互換と、用量体積造影（DVH）ベースのプラン品質指標値の予測によって近似されます。近似品質を評価するために、44頭の頭蓋および18の脊椎患者の幾何学の多様なデータセットが選択されました。最適化の結果は、ターゲットオルガンアットリスク（OAR）トレードオフ、全体的な健康な組織の節約、および送達/品質保証の複雑さに焦点を当てた3つの複合パラメーターによって支配されます。21,266最適化された用量分布は事前に計算され、計画品質指標と呼ばれる10 DVHポイントの選択の数値は、グラウンドトゥルースとして機能するように保存されました。8および27の事前に計算された最適化結果のサブセットを使用して、未知のパラメーター値の用量分布は、三線の補間によって近似されました。結果の品質インジケータ値は、以前に得られた正確な溶液と比較されました。 結果：正確な値と近似値の間の偏差の大きさは、患者のジオメトリと調査中の基準に関して大きく異なりました。27の事前に計算された結果を伴う近似により、事前計算作業負荷が高くなると、8つの結果が8つの結果を伴う近似よりも低い偏差が得られました。 結論：基礎となるオプティマイザーの内部実装をさらに知ることなく、複合最適化パラメーターによって支配されたVMAT治療計画における三線用量補間によるソリューション空間近似。約1％（頭蓋）と8％（脊椎）未満の特徴的な用量品質指標の実際の値と実際の値との間の最大平均偏差により、溶液景観の可能性を迅速に定性的に評価できます。
PURPOSE: To approximate dose-volume histogram (DVH) based quality indicators in volumetric modulated arc therapy (VMAT) planning using multi-criteria optimization (MCO) with a low number of composite optimization parameters. METHODS: The solution space for VMAT optimization with a low number of composite optimization parameters is approximated by trilinear dose inter- polation and prediction of dose-volume-histogram (DVH) based plan quality indicator values. To assess the approximation quality a diverse dataset of 44 cranial and 18 spine patient geometries was chosen. Optimization results are governed by three composite parameters focusing on target-organ-at-risk- (OAR)-trade-off, overall healthy tissue sparing, and delivery/quality assurance complexity. 21,266 optimized dose distributions were pre-calculated and the numerical values for a choice of 10 DVH points, referred to as plan quality indicators, were stored to serve as ground truth. Using a subset of 8 and 27 pre-calculated optimization results, dose distributions for unknown parameter values were approximated by trilinear interpolation. The resulting quality indicator values were compared to the previously obtained exact solutions. RESULTS: The magnitude of the deviation between exact and approximated values varied largely with respect to patient geometry and the criterion under investigation. Approximation with 27 pre-calculated results yielded lower deviations than approximation with 8 results, at the cost of a higher pre-calculation workload. CONCLUSIONS: Solution space approximation via trilinear dose interpolation in VMAT treatment planning governed by composite optimization parameters is possible without further knowledge of the internal implementation of the underlying optimizer. Maximum average deviations between approxi- mation and actual values of characteristic dose quality indicators below 1% (cranial) and 8% (spine) allow for a quick qualitative assessment of the possible solution landscape.
医師のための臨床サポートサービス
ヒポクラ x マイナビのご紹介
無料会員登録していただくと、さらに便利で効率的な検索が可能になります。