一种 Gamma Knife 放射外科治疗计划的质量控制方法
医学物理
2020-09-16 v1
摘要
由于需调节的变量众多，Gamma Knife（GK）放射外科的传统手工前向计划非常复杂繁琐。所得计划质量严重依赖于计划者的技能、经验与投入精力，并在不同病例、计划者及机构间差异显著。亟需对 GK 计划进行质量控制，以持续为每个患者提供高质量计划。本研究通过构建高质量 GK 计划数据库，提出了一种 GK 计划质量控制方法。患者解剖结构由靶区体积、靶区形状复杂度以及靶区与邻近器官的空间关系描述，这些因素决定了 GK 计划的难度等级。计划质量采用靶区覆盖度、选择性、中间剂量溢出、脑干 0.1 cc 最大剂量、同侧耳蜗平均剂量以及照射时间进行评估。当创建新计划时，将从数据库中识别出一个靶区体积大小与形状复杂度最为相似的高质量计划。我们还建立了基于重叠体积直方图预测脑干与耳蜗剂量的模型。所识别的参考计划与预测的器官剂量将协助计划者做出相应的质量控制决策。为验证该方法，我们构建了前庭神经鞘瘤数据库，此类病例因靶区形状不规则且邻近脑干与耳蜗而被视为 GK 计划中的挑战性病例。测试了 5 个病例，其中 1 例被认为质量较高，4 例计划质量低于预测值。这 4 例被重新计划并获显著改善。我们的结果证明了所提质量控制方法的有效性。该方法亦可用作计划质量预测方法，以促进 GK 放射外科自动治疗计划的发展。
引用
@article{arxiv.2009.06813,
title = {A plan quality control method of treatment planning for Gamma Knife radiosurgery},
author = {Tonghe Wang and Matt D. Giles and Elizabeth Butker and Matthew C. Walb and Xiaofeng Yang and Tian Liu and Shannon Kahn and Zhen Tian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.06813},
year = {2020}
}