物理•生物•技术
基于算法的自动计划模块应用于鼻咽癌VMAT计划设计的效果评估
中华放射肿瘤学杂志, 2017,26(12) : 1411-1416. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1004-4221.2017.12.012
摘要
目的

评估基于渐进式自动优化算法的Auto-Planning模块应用于鼻咽癌VMAT计划自动设计的效果。

方法

选取13例已完成的鼻咽癌VMAT计划,使用Auto-Planning模块重新自动设计全部计划。采用统一的自动计划模板仅完成一轮自动计划优化,不进行人工干预。将自动生成的治疗计划与临床应用的手工计划进行剂量学比较,配对t检验差异。统计应用Auto-Planning模块完成自动计划设计所需的时间。

结果

应用Auto-Planning模块自动生成的计划均达到了临床应用要求,且自动计划在靶区的剂量均匀性方面优于手工计划(P=0.000);同时自动计划对部分OAR的保护也明显优于手工计划,左、右腮腺的平均剂量分别降低了7.75 Gy (P=0.000)和5.79 Gy (P=0.000),下颌骨的V60(0.58%∶3.12%,P=0.000)和Dmean(34.11 Gy∶40.78 Gy,P=0.000)均显著降低。

结论

Auto-Planning模块的应用可以提高治疗计划的整体质量和一致性,同时显著降低计划设计的工作量和工作时长,大幅提升计划设计的效率。

引用本文: 张达光, 蒋胜鹏, 杨成文, 等.  基于算法的自动计划模块应用于鼻咽癌VMAT计划设计的效果评估 [J] . 中华放射肿瘤学杂志,2017,26 (12): 1411-1416. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1004-4221.2017.12.012
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治疗计划的质量在很大程度上取决于设计者的知识储备和经验,以及花费在计划设计工作上的时间和精力,因此不同设计者和不同机构之间的计划质量也存在显著差异[1,2],计划质量的一致性很难保证。为能有效提升计划设计工作的效率,缩短计划设计需要的时间,同时保证计划质量的高水平和一致性,自动计划设计技术应运而生。目前针对自动计划设计技术已有大量文献报道,但主要采用基于已有治疗计划数据库构建经验模型来指导新计划设计的方法[3,4,5,6,7,8]。Pinnacle v9.10 TPS (Philips Radiation Oncology Systems,美国)中新增了基于渐进式自动优化算法的自动计划模块Auto-Planning,可实现自动化的治疗计划设计。本研究选取计划设计相对复杂和困难的鼻咽癌病例13例,应用Auto-Planning模块重新自动化设计原手工治疗计划,通过自动生成计划与原手工计划的剂量学比较,评估Auto-Planning模块应用于鼻咽癌病例自动计划设计的效果。

 
 
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