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乳房切除後の放射線治療の自動化された治療計画
Automated treatment planning of postmastectomy radiotherapy.
PMID: 31077593 PMCID: PMC6739169. DOI: 10.1002/mp.13586.
抄録
目的:
乳がんは世界的に女性に最も多いがんであり、放射線治療はその治療の要である。しかし、特に低・中所得国では放射線治療スタッフが非常に不足している。この不足は、放射線治療計画プロセスの自動化によって改善される可能性があり、放射線治療スタッフの負担を軽減し、患者のために放射線治療を準備する際の効率を向上させることができる可能性がある。この目的のために、我々は乳房切除後放射線治療（PMRT）のための自動化された治療計画作成ツールの開発を目指した。
PURPOSE: Breast cancer is the most common cancer in women globally and radiation therapy is a cornerstone of its treatment. However, there is an enormous shortage of radiotherapy staff, especially in low- and middle-income countries. This shortage could be ameliorated through increased automation in the radiation treatment planning process, which may reduce the workload on radiotherapy staff and improve efficiency in preparing radiotherapy treatments for patients. To this end, we sought to create an automated treatment planning tool for postmastectomy radiotherapy (PMRT).
方法:
PMRT計画のすべてのステップを自動化するアルゴリズムが開発され、市販の治療計画システムに統合された。自動化されたPMRT計画に必要な入力は、CTスキャンの計画、計画の指示、接線の下側境界の選択のみである。他の人間が入力することなく、計画ツールは自動的に治療計画を作成し、レビューのためにそれを提示します。主な自動化ステップは、(a)関連する構造物（ターゲット、正常組織、その他の計画構造物）のセグメンテーション、(b)ビームのセットアップ（鎖骨上のフィールドにマッチした接線フィールド）、(c)接線フィールドのための高・低エネルギー光子ビームとフィールドインフィールド変調のミックスを使用した線量分布の最適化である。この自動化されたPMRT計画ツールは、左胸壁照射を受けた乳癌患者の10回のCTスキャンを用いてテストされた。これらの計画は、線量分布を用いて定量的に評価され、2人の医師によってレビューされ、3段階の尺度で評価された。心臓と同側肺の自動分割の精度も評価された。最後に、自動作成された治療計画の品質に逸脱する可能性がある場合にユーザーに警告するための計画品質検証ツールがテストされた。
METHODS: Algorithms to automate every step of PMRT planning were developed and integrated into a commercial treatment planning system. The only required inputs for automated PMRT planning are a planning computed tomography scan, a plan directive, and selection of the inferior border of the tangential fields. With no other human input, the planning tool automatically creates a treatment plan and presents it for review. The major automated steps are (a) segmentation of relevant structures (targets, normal tissues, and other planning structures), (b) setup of the beams (tangential fields matched with a supraclavicular field), and (c) optimization of the dose distribution by using a mix of high- and low-energy photon beams and field-in-field modulation for the tangential fields. This automated PMRT planning tool was tested with ten computed tomography scans of patients with breast cancer who had received irradiation of the left chest wall. These plans were assessed quantitatively using their dose distributions and were reviewed by two physicians who rated them on a three-tiered scale: use as is, minor changes, or major changes. The accuracy of the automated segmentation of the heart and ipsilateral lung was also assessed. Finally, a plan quality verification tool was tested to alert the user to any possible deviations in the quality of the automatically created treatment plans.
結果:
自動作成されたPMRT計画は、1人の患者を除いて、心臓の目標線量を超えた患者の目標線量、計画の最大線量、リスクのある臓器への線量など、許容可能な線量目標を満たしていた。医師は治療計画の50％をそのまま受け入れ、残りの50％についてはわずかな変更のみを必要としたが、その中には心臓の線量が高かった1人の患者が含まれていた。さらに、心臓と同側肺の自動分割された輪郭は、手動で編集された輪郭とよく一致していた。最後に、自動化された計画品質検証ツールは、このレビューで医師が要求した変更の92％を検出した。
RESULTS: The automatically created PMRT plans met the acceptable dose objectives, including target coverage, maximum plan dose, and dose to organs at risk, for all but one patient for whom the heart objectives were exceeded. Physicians accepted 50% of the treatment plans as is and required only minor changes for the remaining 50%, which included the one patient whose plan had a high heart dose. Furthermore, the automatically segmented contours of the heart and ipsilateral lung agreed well with manually edited contours. Finally, the automated plan quality verification tool detected 92% of the changes requested by physicians in this review.
結論:
我々は、胸壁と同側のリンパ節（鎖骨上および腋窩レベルIII）への照射を含む乳癌のPMRTを自動的に計画するための新しいツールを開発した。今回の初期試験では、このツールによって作成された計画は臨床的に実行可能であり、計画の品質が逸脱する可能性があることをユーザーに警告することができることがわかった。次のステップは、このツールをプロスペクティブテストに適用し、自動で計画された治療と手動で計画された治療を比較することである。
CONCLUSIONS: We developed a new tool for automatically planning PMRT for breast cancer, including irradiation of the chest wall and ipsilateral lymph nodes (supraclavicular and level III axillary). In this initial testing, we found that the plans created by this tool are clinically viable, and the tool can alert the user to possible deviations in plan quality. The next step is to subject this tool to prospective testing, in which automatically planned treatments will be compared with manually planned treatments.
© 2019 The Authors. Medical Physics published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of American Association of Physicists in Medicine.