利用深度逆向优化进行非凸形状的调强放射治疗（IMRT）治疗计划制定

《MEDICAL PHYSICS》：Non-convex IMRT treatment planning using deep inverse optimization

基于深度逆优化的IMRT剂量优化方法通过二阶锥约束近似非凸条件，提升计划质量与收敛速度，有效平衡肿瘤覆盖与器官保护。

　　

摘要

背景

强度调制放射治疗（IMRT）利用逆向优化算法来计算子束的强度，以实现肿瘤的临床剂量目标，同时将风险器官（OARs）的剂量降至最低。然而，由于非凸剂量-体积约束的组合性质和计算复杂性，将其纳入IMRT计划中颇具挑战性。

目的

本研究探索了一种利用深度逆向优化（DIO）进行IMRT流量图优化（FMO）的新方法。我们的方法旨在高效近似非凸约束，同时保持凸性，从而提高对临床剂量目标的遵循程度。

方法

我们引入了一种新的松弛技术，通过加入二阶锥约束来近似非凸条件，从而保持凸性。然后采用DIO框架来解决二阶锥规划问题，生成临床可行的治疗计划。为了平衡肿瘤覆盖率和OAR的保护，我们采用顺序优化方法整合多个目标，确保患者数据集中的剂量分布均匀。该方法在30名接受60 Gy、分30次治疗的局部晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者身上进行了回顾性评估。计划质量通过剂量学指标进行评估，包括计划靶体积（PTV）的D98%、D2%和最大剂量，以及肺、心脏、食管和脊髓的剂量-体积百分比、平均值和最大剂量。此外，还分析了优化收敛复杂性和工作周期，以评估计划和实施的效率。

结果

与传统凸优化方法相比，所提出的方法在保持PTV覆盖率相当的同时，显著提高了剂量均匀性（D98%与D2%的差距缩小，热点区域减少）。它增强了OAR的保护效果，降低了肺V5Gy（p = 0.01）、心脏V30Gy（p = 0.04）和脊髓的最大剂量（p < 0.01），同时确保了临床可接受的剂量分布。此外，优化过程的收敛速度显著加快（约5次迭代对比约39次迭代）。

结论

本研究提出了一种有效且计算效率高的IMRT治疗计划方法，通过二阶锥规划和DIO来近似非凸剂量-体积约束。该方法通过提高剂量均匀性和OAR保护效果来提升计划质量，并显著加快了优化收敛速度，为高级放射治疗计划提供了实用的解决方案。

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突。