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放射線療法は、治療計画を作成し、患者に配信される前に品質保証 (QA) を提供する複数のスペシャ リストを必要とする非常に複雑な癌治療です。このプロトコルでは、放射企画アシスタント (RPA)、質の高い放射線治療計画を作成する、完全に自動化されたシステムの使用について説明します。
放射線企画アシスタント (RPA) は放射線治療計画、患者の頭頸部癌患者 4 フィールド ボックス計画のボリューム変調アーク療法 (VMAT) 計画を含む完全に自動化された作成するために開発したシステム子宮頸がん。それ商業放射線治療計画システムと通信するためのアプリケーション プログラミング インターフェイスを使用して特別に開発された社内のソフトウェアの組み合わせです。それはまた商業二次線量検証ソフトウェアのインターフェイスします。システムに必要な入力は、治療計画の順序、放射線腫瘍医による承認し、シミュレーション計算された断層レントゲン写真撮影 (CT) 画像、レントゲン技師によって承認されました。RPA では、完全な放射線治療計画を生成します。子宮頸がんの治療計画の追加ユーザーの介入は必要ありません、計画が完了するまでです。頭頸部治療計画の正常組織とターゲットの構造のいくつかは CT 画像に線引き自動的に後放射線腫瘍医確認する必要がある輪郭、必要に応じて編集を行います。総腫瘍体積を写生します。RPA は、計画プロセス、VMAT 計画の作成処理を完了します。最後に、完成したプランは、臨床スタッフによってレビューする必要があります。
放射線治療の診療所で患者 300 人につき 1 治療計画に国際原子力機関 (IAEA) をお勧めし、400 患者あたり 1 放射線物理学者は毎年1を扱います。多くの国でこれらの役割 (処置の立案者および物理学者) が結合されます。他の国で (呼ばれる放射線技師) 放射線治療技師は治療の役割を計画にまた取る。低・中所得国 (LMICs) 放射線腫瘍医、医学物理士、放射線治療技師の深刻な欠損があります。2020 年まで、追加の 12,000 の放射線腫瘍医、10,000 の医学物理士および 29,000 の技術者が必要と推定されます。2。 これらの推定値は、パブリック ドメイン内のさまざまなデータ セットからのデータに基づいています (e.g。、国際原子力機関)、スタッフの放射線治療・腫瘍 (エストロソイ) と国際原子力機関の3会からの勧告に基づいてレベルを持つ。トレーニングの必要性は計り知れないです。たとえば、医学物理士、ほとんどガイドラインで推奨 2-3 年間のインターンシップや居住、竣工医学物理大学院学校4,5,6後に多くの場合。この 4 年間のコミットメントを意味する医学物理士だけでグローバルの欠乏に対処するためにちょうどトレーニングの 40,000 年が必要であります。
治療計画の自動化は、これら人材の不足、特に医療物理学者・企画担当者のいくつかを減らすことができます。自動計画と、放射線腫瘍医は、治療3を計画に費やす時間を短縮でき、確かに放射線治療ビーム開口部を図面で重要な役割があります。この作品は、完全に自動化された治療計画システム、放射線企画アシスタント (RPA)、最終的に世界中で質の高い放射線治療へのアクセスを改善するために国立がん研究所によって資金を供給されたプロジェクトの下で開発の操作を記述します。7。
図 1は、自動処置計画の RPA で実装されたプロセスの概要を示しています。治療計画タスクは治療計画システムのいずれかの関数を使用して実行されます (使用計画システムのための材料表を参照)、アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を使用して制御または社内使用して開発関数。RPA の重要なコンポーネントは、されているすべてのタスクの独立した検証自動8です。これは、第二に、異なるアルゴリズムや関数セットを使用して実現されます。治療計画に使用される主なアルゴリズムの結果は二次のアルゴリズムの結果と比較して、違いが予め決められた基準9より大きい場合にフラグします。治療は、独立したチェック ・現地スタッフがさらにマニュアル チェック、患者の治療に使用する準備ができて渡す予定です。RPA の出力ドキュメントは、手動チェック プロセスを合理化する具体的に設計されています。
ビューのユーザーの観点から RPA システムのワークフローは、図 2に示すです。システムへの入力は、承認された計画オーダーと承認の CT 画像です。放射線腫瘍医を作成し、患者の基本情報と期待される計画(処方、治療の種類など)に関する詳細を含む計画の順序を承認します。CT 画像のセットは、(CT 技術者) によって承認されなければなりません。計画が正しい CT 画像が計算されるためです。これは、1 人の患者の複数の CT 画像セットが取られるとき、重要です。RPA を受信する承認された計画順序および承認された CT 画像セット、治療プランが自動的に生成されます。いくつかのケースで子宮頸癌治療 4 フィールド ボックスの作成、時次の手順は完全に自動化されて、まで追加ユーザーの介入は必要ありません、治療計画は準備ができています。頭/首 VMAT 治療計画の作成など、その他の場合自動処理プロセスを途中で介入が必要です。頭頸部の計画、放射線腫瘍医がレビュー/編集の自動的に生成された輪郭に必要です。彼らはまた総腫瘍体積 (GTV) を記述する必要があります。このような状況でご注文および CTs の受信を承認した後、RPA はいくつか初期輪郭正常組織およびいくつかのターゲットの輪郭を含むタスク実行します。放射線腫瘍医、レビューし、承認の輪郭、RPA が残りの処置の計画のタスクと続きます。現在のシステムは、6 でテストされています MV と頭頸部と子宮頸部の治療計画用 18 MV x 線ビーム、それぞれ、平坦化との両方をフィルターします。治療計画が完了したら、適切な臨床スタッフ、例えば、物理学者、放射線腫瘍医によるレビューと承認の文書が作成されます。これらのタスクのいくつかは、他のスタッフに委任できます。
現代治療計画システムはすでにいくつかを提供しては、計画プロセスを自動化しました。RPA 統合これらの可能な限り、ユーザーは、複雑な治療計画システムのインタ フェースを開く必要がない治療計画を生成できるように、計画プロセスを自動化を提供する完全です。本稿では、RPA のプロトコルを説明し、治療計画プロセスの出力のいくつかの例の結果が表示されます。
RPA を評価するために使用されるすべての患者データは、テキサス MD アンダーソン制度検討委員会の大学からの承認と、使用されました。
1. 計画の進行状況の監視
2 計画書の承認
注: RPA に治療計画が作成される前に (通常は放射線腫瘍医) 計画書の承認が必要です。
3. CT 画像承認
注: RPA は処置の計画を作成する前に、CT の承認が必要です。
4. 自動治療計画を開始します。
注: この手順は、技術者を設定 (計画順序) でAutoplan を開始をした場合のみ必要。
5. 輪郭のレビューと承認
注: いくつかの治療頭/首など VMAT、輪郭のレビューと承認が必要です。これは、通常の放射線腫瘍医で行います。
6. 放射線治療計画のレビューと承認
7. 最終計画の転送
例の頭/首の場合に対して作成された治療計画の順序は図 3に示します。舌扁平上皮癌7,10のベースを持つ患者の自動的に生成された VMAT 計画の線量分布を図 4に示します。出席放射線腫瘍医によるレビューは、この計画が治療のために受諾可能だったことを確認しました。平均頭/首 VMAT 計画取る 2 アーク計画の 46 分、我々 は自動化された等高線の高速線量計算アルゴリズムと分散アーキテクチャ 30 分ステップ未満までこれを持って来ると期待します。
図 5は、子宮頸がん患者の 4 フィールド ボックスの治療のために自動的に生成されたフィールドの開口部を示しています。経験豊かな放射線腫瘍医によるレビューは、これらフィールド7,11の 90-96% の臨床の適切さを確認しました。平均して、これらの計画は、21 分かかりました。
治療計画が準備ができていると、放射線腫瘍医、技術スタッフ、医学物理士、放射線技師によってドキュメントをレビューを自動的に作成します。我々 はマークのアイソ センターと輪郭の識別のチェック、患者の方向・左右差・治療サイト、(たとえば 4 フィールド ボックス)、フィールドの開口部と画像の存在の一貫性を通じてユーザーを導く図解の手順を設計しています。または線量計算の成果物12。手順の各ステップは、ユーザーことができます参照してください簡単な指示とライブラリの例。指示の例を図 6に示します。
物理学と放射線腫瘍医の確認のための必要性はよくとり上げられる、追加スタッフの役割は評価されていません。我々 は 16 子宮頸癌患者のうち 12 に意図的なエラーが含まれているため計画ドキュメントを作成することによってこれを評価: 不適切なアイソ センター (3 件)、不適切な体の輪郭 (3 件)、誤った CT ソファ除去 (1 ケース)、不適切なフィールドの開口部 (5 件)不適切な線量分布計算 (1 ケース) とフィールド (1 の場合) の数が正しくありません。これらの計画は、放射線治療における最小限の経験 4 ボランティアと計画のチェックの経験がないし検討しました。計画ドキュメントの最終バージョンは、訓練の ~ 30 分必要です。平均では、プランは、プランごとに必要な 8 分をチェックします。テスター体の輪郭、アイソ センター (に基づいてマーカ) と線量計算の成果物のすべてのエラーを見つけることができました。彼らはフィールドの開口部の小さい (が、臨床的に重要な) エラーを確実に同定することができませんでした。彼らもなかった 4 - 特定のチェック リスト項目と検討されていない予期しないエラーの例の代わりにだけ 3 つのフィールドを持っていたケースを識別することができます。要約すると、これらの結果は、自動化されたプロセスによって作成される放射線治療計画のいくつかの重要な機能の初期チェックが是正する前に識別することの必要性を許可する限られた放射線治療の経験を持つスタッフに割り当てることができますを示す医師を確認します。これらのスタッフにすべてのエラーをただし、見つけることができません、そして有能なスタッフ (放射線治療医、物理学者) の追加のチェックはまだ放射線治療計画ワークフローの重要な部分です。
図 1.自動化された治療計画プロセスの模式図。人間のアイコンは、人間の介入が必要なワークフローのポイントを表示します。他のすべての手順が自動化されています。計画プロセスの自動化された各手順が実際の計画を作成するために使用、プライマリ アルゴリズムと主要なアルゴリズムの結果を検証するために使用するセカンダリ アルゴリズム。検証チェックが失敗した場合 (すなわち所定基準外の秋)、放射線腫瘍医が計画を承認しない場合、計画プロセス マニュアルが必要か。治療計画、修飾された医療物理学者、具体的には定期的なチェックに重要な品質を追加手順は示されていません。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 2.ビューのユーザーの観点から RPA のスケマティック。放射線腫瘍医は完了し、医師の計画書を承認する役割を担います。患者のシミュレーション画像を撮影した後これはレントゲン技師やその他の適切なスタッフの存在によって承認されます。RPA は、自動的に起動し、放射線治療の治療計画を作成します。この作品の目的は、30 分以内のドキュメントを含む各放射線治療計画を作成することです。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
図 3頭/首 VMAT 計画治療プランのオーダー例です。計画の順序は、患者の識別子 (名前、MRN、等)、患者に関するいくつかの一般的な情報といくつかの治療法の特定の情報を示しています。これには、処方線量、取材対象と正常組織の制約が含まれます。
図 4.例は、頭/首 VMAT 計画を自動的に生成されます。影の領域を示す計画ターゲット ・ ボリューム - 赤、青、黄色は、PTV1 PTV2 と PTV3 にそれぞれ対応します。行は、自動的に生成された計画の線量分布を示します。
図 5.4 フィールド ボックス子宮頸がんの治療のために自動的に生成された開口部の例です。AP、PA 左外側と外側のフィールドが表示されます右。
図 6.RPA を使用して自動的に生成放射線治療計画のためのグラフのレビューを支援するために設計図に示す手順の例です。このページの例は、自動的に生成された体の輪郭のレビュー。主要なアルゴリズム、ユーザーは、いくつかの質問、ユーザーを確認するためのライブラリのケースの結果が含まれています
プロトコルの放射線企画アシスタント (RPA) システムを使用して自動化された治療計画を作成する手順の概要が説明されました。ビューのユーザーの観点から、重要な手順、CT (1) 承認 (2) 計画順序の承認 (3) 輪郭レビュー/編集頭/首の場合、および (4) 治療計画の検討のため。最初の 2 つの手順の順序は、交換可能です。放射線計画アシスタントは現在自動的に頭頸部 (VMAT) と子宮頸癌 (4 フィールド ボックス) の放射線治療計画を作成し、乳がん治療のための計画に取り組んでいます。最終的な目標は、放射線治療すべてサイト/モダリティ、安全かつ効果的な放射線治療計画を生成するツールを作成するための計画を完全に自動化することです。
現在のシステムには、いくつかの制限があります。最初に、治療計画を作成できない治療の現場とアプローチは、我々 は時間をかけて改善するためにその機能を期待我々 が治療のすべてのサイトの完全な自動化からいくつかの方法。オートメーションのユーザーへの依存度のリスクもある - これは多くの独立した検証チェック (図 1) を含むを緩和することを試みたリスク。これは、放射線腫瘍医による治療計画を確認する私たちの目的開発計画ドキュメントの使用は、比較的経験の浅いスタッフがレビューによって識別されるいくつかの潜在的なエラーを有効にすると実証され、他の修飾によって計画をチェックスタッフが重要です。
ユーザーからのフィードバックに応えて、時間をかけて RPA インターフェイスを改善を見込んでいます。一般的なワークフローおよびタスク必要があります、ただし、このドキュメントで説明したような残ります。このドキュメントは、したがって、役に立つし続けます。追加のドキュメントは、計画かどうか、等のための訓練、任意の変更を記述する利用可能ななります。
放射線治療治療計画の具体的な手順の自動化の既存の例があります。我々 の知識の全体のワークフローは完全に自動化、ユーザーからほとんどの入力を必要とする最初のシステムです。このプロトコルは、ビューのユーザーの観点から、放射線計画アシスタント、動作し、放射線治療計画の生成に必要な重要な手順を説明します。
著者が明らかに何もありません。
この作品は、バリアン メディカルシス テムズとメビウス医療システムによる追加のサポートを国立がん研究所によって賄われていた。私たちの現在のシステムは、治療計画機能とメビウス 3 D 線量分布計算の検証のために Eclipse を使用します。
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Eclipse | Varian Medical Systems | na | Treatment planning system |
Mobius 3D | Mobius Medical Systems | na | Dose calculation verification system |
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