Development of a new optimization system to mitigate plan complexity for VMAT

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本研究課題のうち、”③最適化手法の有用性評価及びVMAT最適化システムの構築”について研究を進めた。”①VMATプランにおける複雑さ指標の解析”および”②複雑さ軽減最適化手法の開発”にて作成したアルゴリズム(T Ono et al. Med Phys 2022)を用いて開発手法の有用性を評価した。当院にて2015年9月から2023年1月までに実施したVMATプランのうち、品質管理基準値を下回る症例を25例抽出し、その要因を追求した。主に小照射野を形成する多発脳メタに対する定位的VMATの症例にて品質管理基準を下回る症例において、治療計画装置における計算線量分布が影響することを明らかにした。この影響を解明するため異なる線量計算アルゴリズムとしてEclipse(Varian社製)搭載のanalytical anisotropic algorithm (AAA)とAcuros XB (AXB)において品質管理基準値 Gamma Passing Rate (GPR)を評価した。実測には多次元検出器であるArcCHECKを用いた。結果としてGPR (3%/3mm)はAAAで94.9±5.3%、AXBで76±4.3%であり、線量計算アルゴリズムによって差が生じることを明らかにした。本事象は主に小照射野における線量計算アルゴリズムの計算精度に依存するものであるが、本研究課題のVMAT最適化手法をより汎用的に構築するために、線量計算アルゴリズム情報を加味したシステムの構築を行っていく。