Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hiệu suất cơ học của hệ thống lập kế hoạch VMAT dựa trên kiến thức thương mại đối với ung thư tuyến tiền liệt
Tóm tắt
Nghiên cứu này đã làm rõ hiệu suất cơ học của các kế hoạch xạ trị điều biến thể tích (VMAT) cho ung thư tuyến tiền liệt được tạo ra bằng hệ thống lập kế hoạch điều trị dựa trên kiến thức (KBP) thương mại và liệu hệ thống KBP có thể được áp dụng lâm sàng mà không có bất kỳ vấn đề lớn nào về hiệu suất cơ học hay không. Ba mươi bệnh nhân ung thư tuyến tiền liệt liên tiếp đã được đánh giá sau khi thực hiện VMAT bằng các kế hoạch lâm sàng hiện có. Hiệu suất cơ học và độ chính xác liều lượng của các KBP tối ưu đơn lẻ, được đào tạo với 51 kế hoạch lâm sàng khác, đã được so sánh với các kế hoạch lâm sàng. Các chỉ số hiệu suất cơ học bao gồm diện tích trường trung bình (MFA), khoảng cách không đối xứng trung bình (MAD), điểm số trục chéo (CAS), điểm số tán lá đóng (CLS), điểm số mở nhỏ (SAS), quãng đường tán lá (LT), điểm số độ phức tạp điều biến (MCSv), và đơn vị giám sát (MU). Tỷ lệ vượt qua γ được đánh giá bằng ArcCheck và phim EBT3. Các chỉ số hiệu suất cơ học trung bình (kế hoạch lâm sàng so với KBP) như sau: 18,28 cm2 so với 17,25 cm2 (MFA), 21,08 mm so với 20,47 mm (MAD), 0,54 so với 0,55 (CAS), 0,040 so với 0,051 (CLS), 0,20 so với 0,23 (SAS5mm), 458,5 mm so với 418,8 mm (LT), 0,27 so với 0,27 (MCSv), và 618,2 so với 622,1 (MU), tương ứng. Có sự khác biệt đáng kể được quan sát thấy đối với CLS và LT. Tỷ lệ vượt qua γ trung bình (kế hoạch lâm sàng so với KBP) như sau: 99,0% so với 99,1% (3%/3 mm) và 92,4% so với 92,5% (2%/2 mm) với ArcCheck, và 99,5% so với 99,4% (3%/3 mm) và 95,2% so với 95,4% (2%/2 mm) với phim EBT3, tương ứng. Hệ thống KBP sử dụng quãng đường di chuyển tán lá nhiều lá (MLC) thấp hơn và nhiều khe MLC đóng hoặc nhỏ hơn so với kế hoạch lâm sàng. Hệ thống KBP của VMAT cho ung thư tuyến tiền liệt là chấp nhận được để sử dụng lâm sàng mà không có bất kỳ vấn đề lớn nào.
Từ khóa
#VMAT #ung thư tuyến tiền liệt #lập kế hoạch điều trị dựa trên kiến thức #hiệu suất cơ học #độ chính xác liều lượngTài liệu tham khảo
Hussein M, South CP, Barry MA, Adams EJ, Jordan TJ, Stewart AJ, et al. Clinical validation and benchmarking of knowledge-based IMRT and VMAT treatment planning in pelvic anatomy. Radiother Oncol. 2016;120:473–9. https://doi.org/10.1016/j.radonc.2016.06.022
Tol JP, Delaney AR, Dahele M, Slotman BJ, Verbakel WFAR. Evaluation of a knowledge-based planning solution for head and neck cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2015;91:612–20. https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2014.11.014
Wu H, Jiang F, Yue H, Li S, Zhang Y. A dosimetric evaluation of knowledge-based VMAT planning with simultaneous integrated boosting for rectal cancer patients. J Appl Clin Med Phys. 2016;17:78–85. https://doi.org/10.1120/jacmp.v17i6.6410
Fogliata A, Wang P-M, Belosi F, Clivio A, Nicolini G, Vanetti E, et al. Assessment of a model based optimization engine for volumetric modulated arc therapy for patients with advanced hepatocellular cancer. Radiat Oncol. 2014;9:236. https://doi.org/10.1186/s13014-014-0236-0
Fogliata A, Belosi F, Clivio A, Navarria P, Nicolini G, Scorsetti M, et al. On the pre-clinical validation of a commercial model-based optimisation engine: application to volumetric modulated arc therapy for patients with lung or prostate cancer. Radiother Oncol. 2014;113:385–91. https://doi.org/10.1016/j.radonc.2014.11.009
Fogliata A, Nicolini G, Bourgier C, Clivio A, De Rose F, Fenoglietto P, et al. Performance of a knowledge-based model for optimization of volumetric modulated arc therapy plans for single and bilateral breast irradiation. PLoS One. 2015;10:1–12. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0145137
Fogliata A, Nicolini G, Clivio A, Vanetti E, Laksar S, Tozzi A, et al. A broad scope knowledge based model for optimization of VMAT in esophageal cancer: validation and assessment of plan quality among different treatment centers. Radiat Oncol. 2015;10:220. https://doi.org/10.1186/s13014-015-0530-5
Snyder K, Kim J, Reding A, Fraser C, Lu S, Gordon J, et al. Development and evaluation of a knowledgebased model for treatment planning of lung cancer patients using stereotactic body radiotherapy (SBRT). J Appl Clin Med Phys. 2016;17:263–75. https://doi.org/10.1120/jacmp.v17i6.6429
Chang ATY, Hung AWM, Cheung FWK, Lee MCH, Chan OSH, Philips H, et al. Comparison of planning quality and efficiency between conventional and knowledge-based algorithms in nasopharyngeal cancer patients using intensity modulated radiation therapy. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2016;95:981–90. https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2016.02.017
Ueda Y, Fukunaga J, Kamima T, Adachi Y, Nakamatsu K, Monzen H. Evaluation of multiple institutions’ models for knowledge-based planning of volumetric modulated arc therapy (VMAT) for prostate cancer. Radiat Oncol. 2018;46:46. https://doi.org/10.1186/s13014-018-0994-1
Kubo K, Monzen H, Ishii K, Tamura M, Kawamorita R, Sumida I, et al. Dosimetric comparison of RapidPlan and manually optimized plans in volumetric modulated arc therapy for prostate cancer. Phys Med. 2017;44:199–204. https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2017.06.026
McNiven AL, Sharpe MB. Purdie TG. A new metric for assessing IMRT modulation complexity and plan deliverability. Med Phys. 2010;37:505–15. https://doi.org/10.1118/1.3276775
Masi L, Doro R, Favuzza V, Cipressi S, Livi L. Impact of plan parameters on the dosimetric accuracy of volumetric modulated arc therapy. Med Phys. 2013;40:071718. https://doi.org/10.1118/1.4810969
Li G, Zhang Y, Jiang X, Bai S, Peng G, Wu K, et al. Evaluation of the ArcCHECK QA system for IMRT and VMAT verification. Phys Med. 2013;29:295–303. https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2012.04.005
Van EA, Tillikainen L, Huyskens DP, Tenhunen M, Helminen H, Siljämaki S, et al. Testing of the analytical anisotropic algorithm for photon dose calculation. Med Phys. 2006;33:4130–48. https://doi.org/10.1118/1.2358333
Hirose Y, Nakamura M, Tomita T, Kitsuda K, Notogawa T, Miki K, et al. Evaluation of different set-up error corrections on dose-volume metrics in prostate IMRT using CBCT images. J Radiat Res. 2014;55:966–75. https://doi.org/10.1093/jrr/rru033
Wu H, Jiang F, Yue H, Zhang H, Wang K, Zhang Y. Applying a RapidPlan model trained on a technique and orientation to another : a feasibility and dosimetric evaluation. Radiat Oncol. 2016;11:108. https://doi.org/10.1186/s13014-016-0684-9
Crowe S. Treatment plan complexity metrics for predicting IMRT pre-treatment quality assurance results. Australas Phys Eng Sci Med. 2014;37:475–82. https://doi.org/10.1007/s13246-014-0274-9
Kairn T, Crowe SB, Kenny J, Knight RT, Trapp JV. Predicting the likelihood of QA failure using treatment plan accuracy metrics. J Phys Conf Ser. 2014;489:012051. https://doi.org/10.1088/1742-6596/489/1/012051
Crowe SB, Kairn T, Middlebrook N, Sutherland B, Hill B, Kenny J, et al. Examination of the properties of IMRT and VMAT beams and evaluation against pre-treatment quality assurance results. Phys Med Biol. 2015;60:2587–601. https://doi.org/10.1088/0031-9155/60/6/2587
Hussein M, Rowshanfarzad P, Ebert MA, Nisbet A, Clark CH. A comparison of the gamma index analysis in various commercial IMRT/VMAT QA systems. Radiother Oncol. 2013;109:370–6. https://doi.org/10.1016/j.radonc.2013.08.048
Aristophanous M, Suh Y, Chi PC, Whittlesey LJ, Laneave S, Mary K. Initial clinical experience with ArcCHECK for IMRT/VMAT QA. J Appl Clin Med Phys. 2016;17:20–33. https://doi.org/10.1120/jacmp.v17i5.6118
Ezzell GA, Burmeister JW, Dogan N, LoSasso TJ, Mechalakos JG, Mihailidis D, et al. IMRT commissioning: multiple institution planning and dosimetry comparisons, a report from AAPM task group 119. Med Phys. 2009;36:5359–73. https://doi.org/10.1118/1.3238104
Crowe SB, Sutherland B, Wilks R, Seshadri V, Sylvander S, Trapp JV, et al. Technical note: relationships between gamma criteria and action levels: results of a multicenter audit of gamma agreement index results. Med Phys. 2016;43:1501–6. https://doi.org/10.1118/1.2710949
García-Vicente F, Fernández V, Bermúdez R, Gómez A, Pérez L, Zapatero A, et al. Sensitivity of a helical diode array device to delivery errors in IMRT treatment and establishment of tolerance level for pretreatment QA. J Appl Clin Med Phys. 2012;13:111–23. https://doi.org/10.1120/jacmp.v13i1.3660
Steers JM, Fraass BA. IMRT QA: Selecting gamma criteria based on error detection sensitivity. Med Phys. 2016;43:1982–94. https://doi.org/10.1118/1.4943953
Nelms BE, Opp D, Robinson J, Wolf TK, Zhang G, Moros E, et al. VMAT QA: measurement-guided 4D dose reconstruction on a patient. Med Phys. 2012;39:4228–38. https://doi.org/10.1118/1.4729709