Zeitschrift für Medizinische Physik

Volume 21, Issue 3, 09-2011

pp. 228-235 (8)

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Thomas Dirscherl; Judith Alvarez-Moret; Ludwig Bogner

Zusammenfassung

Der biologische Effekt einer Dosisverteilung kann in der intensitätsmodulierten Strahlentherapie mittels biologischer Zielfunktionen berücksichtigt werden. Das von Niemierko entwickelte Konzept der generalized equivalent uniform dose (gEUD) ist hierfür weit verbreitet. Anders als die equivalent uniform dose (EUD), welche nur für den Tumor definiert ist, kann die gEUD sowohl für Zielvolumina als auch für Risikoorgane (organs-at-risk, OAR) verwendet werden. Im Rahmen dieser Studie wurde der gEUD-Formalismus in das hauseigene inverse Bestrahlungsplanungssystem DMCO (direct Monte-Carlo optimization) integriert. DMCO basiert auf dem Konzept inverser Kernel und zeichnet sich durch Monte-Carlo-Präzision während des gesamten Planungsvorgangs aus. Das System verwendet direkte Aperturoptimierung mittels Simulated Annealing. Daher ist DMCO prädestiniert für die Optimierung von nicht-quadratischen biologischen Zielfunktionen (objective function, OF).

In dieser Arbeit wird die Machbarkeit gEUD-basierter Optimierung mit DMCO untersucht und mit modifizierten physikalischen Optimierungsmethoden verglichen. In einer ‚pseudo’ Pareto-Studie werden zunächst geeignete Werte für die gEUD-Parameter ‘a’ der volumes-of-interest eines Prostatafalles bestimmt. Der beste biologisch optimierte Plan wird mit einem physikalisch optimierten Plan, basierend auf Dosis-Volumen-Randbedingungen (dose-volume objectives, DVOs) verglichen. Darüber hinaus wurde eine Hybrid-Zielfunktion entwickelt, welche sich aus der biologischen OF für die OARs sowie einer physikalischen OF für das PTV zusammensetzt. Die Bestrahlungspläne werden mit einem weiteren physikalisch optimierten Plan verglichen, welcher zusätzliche zero-DVOs beinhaltet, welche zu einer verbesserten Risikoorganschonung führen sollen. Die Vergleiche zeigen, dass die biologische Zielfunktion die Planqualität in Bezug auf die OARs auf Kosten des PTV verbessert. Dieser Nachteil kann durch eine Hybrid-Zielfunktion verhindert werden, in der sowohl die Vorteile biologischer als auch physikalischer OFs kombiniert werden. Auch durch Verwendung einer physikalischen OF mit geeignet gewählten zero-DVOs kann eine gleichwertige oder sogar höhere Planqualität erreicht werden. Die physikalische OF benötigt dabei nicht zwingend eine zeitaufwändige stochastische Optimierung, im Gegensatz zur in DMCO integrierten biologischen OF, bei der eine stochastische Optimierung erforderlich ist. Eine Evaluation unter biologischen Gesichtspunkten zeigt eine ähnliche Planqualität im Vergleich zur physikalischen Optimierung, allerdings werden bei der biologischen OF automatisch die geeigneten Dosisverteilungen für PTV und OARs gefunden.

Keywords

IMRT; gEUD; DAO; biological optimization; Pareto optimal; IMRT; gEUD; DAO; biologische Optimierung; Pareto-Optimum

DOI (Digital Object Identifier):   10.1016/j.zemedi.2011.02.001