Application of the RapidPlan knowledge-based treatment planning system for radiation therapy of prostate cancer patients
คำสำคัญ:
ระบบการวางแผนการรักษาแบบจัดฐานความรู้, การวางแผนการรักษามะเร็งต่อม ลูกหมาก, RapidPlan, การฉายรังสีแบบปรับความเข้มหมุนรอบตัวบทคัดย่อ
หลักการและเหตุผล: RapidPlan (RP) ถูกพัฒนาและประยุกต์ใช้เพื่อเพิ่มคุณภาพและประสิทธิภาพ ของแผนการรักษา โดย RP จะใช้ข้อมูลแผนการรักษาที่ถูกใช้กับผู้ป่วยในทางคลินิกมาแล้ว เพื่อ สร้างเป็นแบบจำลองการรักษาและประเมิน DVHs แก่อวัยวะสำคัญในแผนการรักษาใหม่ วัตถุประสงค์: เพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบวางแผนการรักษาแบบจัดฐานความรู้ด้วย RP สำหรับการรักษาแบบปรับความเข้มหมุนรอบตัว (VMAT) ในผู้ป่วยมะเร็งต่อมลูกหมาก วัสดุและวิธีการ: สร้างแบบจำลอง RP 3 แบบจากแผนการรักษาVMATที่ถูกใช้กับผู้ป่วยในทาง คลินิกมาแล้วจำนวน 20, 40, และ 60 แผนตามลำดับ จากนั้นนำแบบจำลองดังกล่าวมาทดสอบ กับผู้ป่วยรายใหม่จำนวน 10 ราย และเปรียบเทียบแผนการรักษาที่ได้จาก RPและวิธีด้วยมือจากผู้ มีประสบการณ์ (MO) ข้อมูลปริมาณรังสีสำหรับก้อนมะเร็ง (PTV) ที่นำมาวิเคราะห์ได้แก่ค่า D2%, D95%, D98%, conformation number (CN) และhomogeneity index(HI) ส่วนกระเพาะปัสสาวะได้แก่ค่า V65Gy, V70Gy, V75Gy และไส้ตรงที่ V50Gy, V60Gy, V65Gy, V70Gy, V75Gy จากนั้นทำการวิเคราะห์ทางสถิติโดยใช้ one-way repeated measures ANOVA, p<0.05 ผลการศึกษา: แผนการรักษาRPและMO แสดงผลของ D95%, D98% สำหรับ PTV ที่เหมือนกัน แต่มีค่า D2%, CN, และ HI จากแผนRP (105%-106% สำหรับ D2%, 0.06-0.07 สำหรับ HI และ 0.9 สำหรับ CN) ที่มากกว่าMO (104% สำหรับ D2%, 0.05 สำหรับ HI, และ 0.8 สำหรับ CN) อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ สำหรับปริมาณรังสีที่กระเพาะปัสสาวะและไส้ตรงได้รับจาก RP มีค่าต่ำกว่า MO อย่างมีนัยสำคัญด้วยเช่นกัน ยกเว้นปริมาณรังสีที่ V75Gy ของกระเพาะปัสสาวะที่ RP 20 แผน มีผลเหมือนกับการวางแผนแบบ MO ในการเปรียบเทียบแผนการรักษาที่สร้างจาก RP 3 รูปแบบใน ผู้ป่วยรายเดียวกันไม่พบความแตกต่างทางสถิติของปริมาณรังสี ข้อสรุป: ระบบวางแผนการรักษาแบบจัดฐานความรู้ด้วย RPสามารถสร้างแผนการรักษา VMAT ในผู้ป่วยมะเร็งต่อมลูกหมากได้อย่างมีคุณภาพและแผนการรักษาจำนวนขั้นต่ำ 20 แผนเพียงพอ สำหรับการสร้างแบบจำลอง RP ได้อย่างเหมาะสมและมีประสิทธิภาพ ระบบการวางแผนการรักษาแบบจัดฐานความรู้, การวางแผนการรักษามะเร็งต่อม ลูกหมาก, RapidPlan, การฉายรังสีแบบปรับความเข้มหมุนรอบตัว
เอกสารอ้างอิง
Nelms BE, Robinson G, Markham J, Velasco K, Boyd S, Narayan S, et al. Variation in external beam treatment plan quality: An interinstitutional study of planners and planning systems. Pract Radiat Oncol 2012; 2:296-305.
Wu B, Ricchetti F, Sanguineti G, Kazhdan M, Simari P, Chuang M, et al. Patient geometry-driven information retrieval for IMRT treatment plan quality control. Med Phys 2009;36:5497-505.
Sutherland K. A Dosimetrist Perspective on the Role of Knowledge Based Planning [online]. 2014 [cited 2017 Jul 12]. Available from: http://pubs.medicaldosimetry.org/pub/ddbcc4e6-f920-82a8-7e3e-e2c37d5eaaec.
Fogliata A, Belosi F, Clivio A, Navarria P, Nicolini G, Scorsetti M, et al. On the pre-clinical validation of a commercial model-based optimisation engine: Application to volumetric modulated arc therapy for patients with lung or prostate cancer. Radiat Oncol 2014; 113: 385-91.
Fogliata A, Nicolini G, Clivio A, Vanetti E, Laksar S, Tozzi A, et al. A broad scope knowledge based model for optimization of VMAT in esophageal cancer: validation and assessment of plan quality among different treatment centers. Radiat Oncol 2015;10:220.
Fogliata A, Wang P-M, Belosi F, Clivio A, Nicolini G, Vanetti E, et al. Assessment of a model based optimization engine for volumetric modulated arc therapy for patients with advanced hepatocellular cancer. Radiat Oncol 2014; 9:236.
Marks LB, Yorke ED, Jackson A, Haken RT, Constine LS, Eisbrruch A, et al. Use of normal tissue complication probability models in the clinic. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2010;76: 10-9.
Luca C. RAPIDPLAN: The clinical value and DVH estimation algorithm [online]. 2014 [cited 2015 Jul 16]. Available from: Varian Medical System Source.
Kataria T, Sharma K, Subramani V, Karrthick KP, Bisht SS. Homogeneity Index: An objective tool for assessment of conformal radiation treatments. J Med Phys 2012;37:207-13.
Riet A, Mak A, Moerland M, Elders L, van W. A conformation number to quantify the degree of conformality in brachytherapy and external beam irradiation: Application to the prostate. Int J Radiat Oncol Biol Phys 1997; 37:731-6.
Fogliata A, Reggiori G, Stravato A, Lobefalo F, Franzese C, Franceschini D, et al. RapidPlan head and neck model: the objectives and possible clinical benefit. Radiat Oncol 2017; 12:73.
Wu H, Jiang F, Yue H, Zhang H, Wang K, Zhang Y. Applying a RapidPlan model trained on a technique and orientation to another: a feasibility and dosimetric evaluation. Radiat Oncol 2016; 11:108.
Hussein M, South CP, Barry MA, Adams EJ, Jordan TJ, Stewart AJ, et al. Clinical validation and benchmarking of knowledge-based IMRT and VMAT treatment planning in pelvic anatomy. Radiat Oncol 2016;120:473-9.
Kubo K, Monzen H, Ishii K, Tamura M, Kawamorita R, Sumida I, et al. Dos imetr ic compa r i son of RapidPlan and manually optimized plans in volumetric modulated arc therapy for prostate cancer. Phys Med 2017; 1120-1790:30216–8
Tol JP, Dahele M, Delaney AR, Slotman BJ, Verbakel WF. Can knowledge-based DVH predictions be used for automated, individualized quality assurance of radiotherapy treatment plans. Radiat Oncol 2015;10:234.
Tol JP, Delaney AR, Dahele M, Slotman BJ, Verbakel WFAR. Evaluation of a Knowledge Based Planning Solution for Head and Neck Cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2015; 91:612-20.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของวารสารมะเร็งวิวัฒน์ ข้อความที่ปรากฏในบทความแต่ละเรื่องในวารสารวิชาการเล่มนี้เป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแต่ละท่านไม่เกี่ยวข้องกับ และบุคคลากรท่านอื่น ๆ ใน สมาคมฯ แต่อย่างใด ความรับผิดชอบองค์ประกอบทั้งหมดของบทความแต่ละเรื่องเป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน หากมีความผิดพลาดใดๆ ผู้เขียนแต่ละท่านจะรับผิดชอบบทความของตนเองแต่ผู้เดียว
