对非脚本化 TPS 的自动化以实现临床工作流优化与 IMRT/VMAT 计划重优化
医学物理
2019-05-07 v1
摘要
我们设计了一个与 Elekta Monaco（Clements 等人 2018）治疗计划系统（TPS）交互的工具包，无需专用的应用程序编程接口（API）。它提供了放疗计划流程的自动化，使 TPS 能在非工作时间计算或优化计划。该软件基于一个开源库，可模拟人与 Microsoft Windows 应用程序的交互。其对临床工作流的影响很重要，不仅提供更高效率，还提高了治疗质量。成功的逆向计划取决于许多参数的调整，借助该工具可在不显著增加计划时间的情况下更详尽地探索这些参数。此外，已实现一种分析计算计划及优化中代价函数影响的简便方法。我们开发了 Autoflow 序列以实现全自动化计划；它通过分析与优化中不同代价函数的相对影响并相应修改约束来工作，还改变分割参数以适应更复杂的治疗。我们进行了一项前列腺研究，将自动创建的计划与已治疗的计划进行比较。Autoflow 序列被证明能在目标覆盖略有下降的情况下减少对危及器官的剂量。实施该工具实现了 TPS 的高效使用，使科研与临床应用以友好方式共存。它对资源匮乏的诊所无疑极有用处，并在整个治疗计划过程中提供一致性与效率。
引用
@article{arxiv.1809.09361,
title = {Automatizing a non-scripting TPS for optimizing clinical workflow and re-optimization of IMRT/VMAT plans},
author = {Rafael Ayala and Gema Ruiz and Teresa Valdivielso},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.09361},
year = {2019}
}
备注
11 pages, 7 figures