Global optimization for spot-based treatment planning.
Global optimization for spot-based treatment planning.
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全球优化基于现场的治疗计划。
DOI：
10.1002/mp.15890
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发表时间：
2022-12
期刊：
影响因子：
3.8
通讯作者：
Lu, Weiguo
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chen, Mingli;Gu, Xuejun;Lu, Weiguo
许多放射治疗方式可以以点的形式提供集中辐射，例如伽玛刀（GK）、伽马吊舱（GP）、调强质子治疗和近距离放射治疗，并且可以概括为基于点的治疗。这些治疗具有巨大的治疗优势，可以产生有效的目标剂量，同时不伤害周围的正常组织。然而，对于任何真实的 3D 问题来说，确定光斑位置、形状和强度的全局优化都是一个棘手的组合问题。传统方法依次采用启发式点选择和强度优化来减轻问题的复杂性。在这项工作中，我们提出了一种新颖的框架，可以实现基于点的治疗计划的全局优化。该框架基于核分解 (KD) 剂量计算，它将每个点剂量建模为具有预先计算的参考核和尺度的缩放平移不变核。在优化期间，该框架结合了用于目标和导数评估的 FFT，并以 O(N3logN) 的时间复杂度容纳优化搜索中的所有候选点，而不是体积尺寸为 N×N×N 的传统子束框架中的 O(N6) 复杂度。我们使用不同目标的模拟演示了 FFT 框架。该框架的规划性能通过临床 GK 和 GP 案例进行了说明。预处理仅涉及少量参考内核和 KD 模型的比例图，具有边际空间和时间开销。对于 512×512 图像尺寸的模拟，使用 FFT 可以在大约 2 秒内完成计划优化，而使用小束方法则需要更长的时间 100 倍。对于临床病例，FFT 在一分钟内获得解决方案，与临床计划相比，计划质量得到提高：由于使用全局精细搜索空间来寻找最佳点，因此具有更好的一致性和更少的积分剂量。缩放平移不变性和 FFT 框架为基于点的治疗计划开辟了新的范例，因为它可以大大降低空间和时间的复杂性。该框架使得局部治疗计划的全局优化在临床上变得可行。
Many radiotherapy modalities can deliver concentrated radiation in the form of spots, such as Gamma Knife (GK), Gamma Pod (GP), intensity modulated proton therapy, and brachytherapy, and can be generalized as spot-based treatments. These treatments have a great therapeutic advantage of creating potent target dose while sparing the surrounding normal tissues. However, global optimization to determine the spot positions, shapes, and intensities is an intractable combinatorial problem for any real 3D problem. The conventional approach adopts heuristic spot selection and intensity optimization in a sequential manner to mitigate the problem complexity. In this work, we propose a novel framework that enables global optimization of spot-based treatment planning. The framework is based on kernel decomposition (KD) dose calculation, which models each spot dose as a scaled shift-invariant kernel with the reference kernels and scales pre-calculated. During optimization, the framework incorporates FFT for objective and derivative evaluations and accommodate all spot candidates in optimization search with a temporal complexity of O(N3logN) as opposed to O(N6) complexity in the conventional beamlet framework for volume dimensions of N×N×N. We demonstrated the FFT framework using simulations with different objectives. The framework’s planning performance were illustrated using clinical GK and GP cases. Pre-processing involves only a small number of reference kernels and a scale map for the KD model with marginal spatial and temporal overheads. For simulations with 512×512 image dimensions, plan optimization finished in ~2 second with FFT while it took 100× longer with the beamlet approach. For clinical cases, the FFT attained solutions within a minute with improved plan quality compared to clinical plans: better conformity and less integral dose because of using a global fine search space for optimal spots. The scaled shift-invariance and FFT framework opens a new paradigm for spot-based treatment planning as it can substantially reduce both the spatial and temporal complexities. The framework makes global optimization for spot-based treatment planning clinically feasible.
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DOI：
10.1038/nrurol.2017.76
发表时间：
2017-06-30
期刊：
Nature reviews. Urology
影响因子：
--
作者：
Zaorsky NG;Davis BJ;Nguyen PL;Showalter TN;Hoskin PJ;Yoshioka Y;Morton GC;Horwitz EM
通讯作者：
Horwitz EM
影响因子：
3.8
作者：
Shepard, DM;Ferris, MC;Ma, L
通讯作者：
Ma, L
影响因子：
3.8
作者：
Sjolund, J.;Riad, S.;Nordstrom, H.
通讯作者：
Nordstrom, H.
影响因子：
3.8
作者：
Ghobadi, Kimia;Ghaffari, Hamid R.;Ruschin, Mark
通讯作者：
Ruschin, Mark
影响因子：
11
作者：
LEKSELL, L
通讯作者：
LEKSELL, L