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J-GLOBAL ID:201902211092085248   整理番号:19A0039315

複数の処方による多重転移の定位放射線治療の最適化のためのアーク内二値コリメーションアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Intra-arc binary collimation algorithm for the optimization of stereotactic radiotherapy treatment of multiple metastases with multiple prescriptions
著者 (9件):
資料名:
巻: 45  号: 12  ページ: 5597-5607  発行年: 2018年 
JST資料番号: A1258A  ISSN: 0094-2405  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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目的:可変処方用量による多発性頭蓋転移の治療のための動的共形アーク(DCA)療法の修正に基づく新しい治療計画アルゴリズムを設計し,実行すること。【方法】各対照点(すなわち,多葉コリメータ(MLC)を単一標的に適合させた)において,各標的に対して別々の線量マトリックスを計算したワークフローを開発した。費用関数を用いて,計画における各線量マトリックスの相対的寄与を定量化した。シミュレートしたアニーリングを用いて各制御点における個々の線量マトリックスの包含または排除を可能にした。与えられた制御点における個々のターゲットの排除は,本研究におけるアーク内二値コリメーション(IABC)と呼ばれ,シミュレートされたアニーリング最適化によって特定された継続時間のためにターゲット上のMLCを閉じることによって達成される。動的コリメータ運動を用いて,理想化線量行列(すなわち,完全コリメート標的)と実際の線量行列(すなわち,場のターゲットの相対的配向による非標的組織の量を含むMLC開口)の間の変化を最小化した。追加のシミュレーテッドアニーリング最適化を行い,各制御点における線量の相対的寄与を重みづけた。計画目的に対するコンプライアンスを改善するために,監視装置分布(MUD)と呼ばれる。このアルゴリズムを7つの以前に治療された多発性転移患者について試験し,計画を臨床的に治療されたVMAT計画と比較した。結果:IABCで発生した治療計画は,VMAT(P=0.01)より全計画で平均2716(34%)少ないMUを使用した。すべての計画とすべての患者のためのすべての正常組織計量は,臨床的に許容できた。統計学的に有意差は,正常組織線量計量においてなかった。すべての標的に対する正規化処方目標被覆率精度は,IABC(P=0.07)に比べてVMAT計画に対して平均3%,最適化DCA(P=0.03)に比べてIABCに対して14%優れていた。【結論】VMATと比較したとき,可変処方用量での複数の転移の単一アイソセンター治療のMU効率を有意に増加させるために,開口と線量分布設計の新しい方法を開発し,最適化DCAと比較したとき,標的被覆率精度を有意に改善した。制御点を横切る標的のサブセットにDCAアプローチを適用することにより,動的共形処理の効率とVMATの線量測定柔軟性を組み合わせた処理デリバリーのハイブリッド法を開発した。Copyright 2019 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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腫ようの放射線療法 

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