Syfte: Många planeringsmetoder för hög dos (HDR) brachyterapi behandling planering kräver en iterativ strategi. En uppsättning beräkningsparametrar är hypoteser som ger en dosplan som uppfyller dosimetriska kriterier. En dosplan beräknas med hjälp av dessa parametrar, och om några dosimetriska kriterier inte uppfylls, itereras processen tills en lämplig dosplan hittas. På så sätt styrs dosfördelningen av abstrakta parametrar. Syftet med denna studie är att förbättra HDR-brakyterapiplanering genom att utveckla ett nytt tillvägagångssätt som direkt optimerar dosfördelningen baserat på dosimetriska kriterier. Metod: Vi utvecklar Inverse Planning by Integer Program (IPIP), en optimeringsmodell för att beräkna HDR brachyterapi doseringsplaner och en snabb heuristic för det. Vi använde vår heuristiska för att beräkna dosplaner för 20 anonymiserade prostatacancer patientdata från vår klinik databas. Dosimetri utvärderades och jämfördes med dosimetriska kriterier. Resultat: Dosplaner som beräknats från IPIP uppfyllde alla givna dosimetriska kriterier för mål och frisk vävnad efter en enstaka iteration. Den genomsnittliga måltäckningen var 95 %. Den genomsnittliga beräkningstiden för IPIP var 30,1 sekunder på en Intel(R) Core T M 2 Duo CPU 1,67 GHz-processor med 3 Gib RAM. Slutsats: IPIP är ett HDR-planeringssystem som direkt omfattar dosimetriska kriterier. Vi har visat att IPIP har kliniskt godtagbar prestanda för prostatafallen och dosimetriska kriterier som används i denna studie, både vad gäller dosimetri och körtid. Ytterligare studier krävs för att avgöra om IPIP fungerar bra för en mer allmän patientgrupp och dosimetriska kriterier, inklusive andra cancerställen som GYN.
Dosplanering görs med hjälp av Inverse Planning by Integer Program (IPIP) REF, som maximerar dostäckningen av målet med endast nålarna i undergruppen inom dosgränserna till frisk vävnad.
IPIP: A New Approach to Inverse Planning for HDR Brachytherapy by Directly Optimizing Dosimetric Indices
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Medical Physics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics', 'Physics']}