A fast multitarget inverse treatment planning strategy optimizing dosimetric measures for high‐dose‐rate (HDR) brachytherapy
A fast multitarget inverse treatment planning strategy optimizing dosimetric measures for high‐dose‐rate (HDR) brachytherapy
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一种快速多目标逆向治疗计划策略，优化高剂量率 (HDR) 近距离放射治疗的剂量测量
DOI：
10.1002/mp.12410
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
3.8
通讯作者：
Cormack
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Guthier;Damato;Viswanathan;Hesser;Cormack
目的在本研究中，我们引入了一种新颖、快速、逆向的治疗计划策略，用于仅基于剂量体积直方图相关的剂量测量（DM）的间质高剂量率（HDR）近距离放射治疗。方法我们提出了目标函数的新问题表述，该目标函数用平滑逻辑函数逼近标准 DM 优化问题的指标变量。该问题通过标准的基于梯度的方法进行了优化。然后将所提出的方法与最先进的优化策略进行比较。结果所有生成的计划都满足所有处于风险的器官的规定 DM。与临床实践相比，目标结构的覆盖率取得了统计上显着的改善。同时，代表高剂量区域的 DM 显着减少。新颖的优化策略的运行时间为 (0.8 ± 0.3) s，因此优于现有技术中最好的竞争策略。此外，基于 DM 的新型方法与活跃停留位置数量的统计显着增加和最大停留时间的减少相关。结论生成的计划显示，目标覆盖范围在临床上显着增加，热点更少，优化时间比目前临床实践中使用的手动优化大约缩短了三个数量级。由于优化完全基于 DM，因此直观、交互式、实时的治疗计划成为可能，这促使我们在诊所采用手动优化。
PurposeIn this study, we introduce a novel, fast, inverse treatment planning strategy for interstitial high‐dose‐rate (HDR) brachytherapy with multiple regions of interest solely based on dose‐volume‐histogram‐related dosimetric measures (DMs).MethodsWe present a new problem formulation of the objective function that approximates the indicator variables of the standard DM optimization problem with a smooth logistic function. This problem is optimized by standard gradient‐based methods. The proposed approach is then compared against state‐of‐the‐art optimization strategies.ResultsAll generated plans fulfilled prescribed DMs for all organs at risk. Compared to clinical practice, a statistically significant improvement in coverage of target structures was achieved. Simultaneously, DMs representing high‐dose regions were significantly reduced . The novel optimization strategies run‐time was (0.8 ± 0.3) s and thus outperformed the best competing strategies of the state of the art. In addition, the novel DM‐based approach was associated with a statistically significant increase in the number of active dwell positions and a decrease in the maximum dwell time.ConclusionsThe generated plans showed a clinically significant increase in target coverage with fewer hot spots, with an optimization time approximately three orders of magnitude shorter than manual optimization currently used in clinical practice. As optimization is solely based on DMs, intuitive, interactive, real‐time treatment planning, which motivated the adoption of manual optimization in our clinic, is possible.
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