Wpływ algorytmów obliczających rozkłady dawek w radioterapii na prawdopodobieństwo miejscowego wyleczenia

• Autorzy: Ślosarek Krzysztof , Stąpór-Fudzińska Małgorzata , Osewski Wojciech , Szlag Marta

Warianty tytułu

EN

The influence of dose calculation algorithms on TCP in radiotherapy

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W planowaniu rozkładu dawki w radioterapii stosowane są różne algorytmy obliczające. Najprostsze z nich, stosowane od wielu lat, dają dobrą zgodność: obliczenia – pomiar, ale tylko w przypadku najprostszych modeli, np. w ośrodku o jednorodnej gęstości. Wraz z rozwojem technik obliczeniowych pojawiły się algorytmy, które uwzględniały coraz więcej zjawisk fizycznych oddziaływania promieniowania z materią. Różnice pomiędzy dawkami obliczonymi i zmierzonymi, dla bardzo wyrafinowanych sytuacji klinicznych, są coraz mniejsze, mieszczą się granicach niepewności metody. Czy zatem dokładność obliczeń może mieć wpływ na wyniki radioterapii? Aby odpowiedzieć na to pytanie, należy rozkłady dawek fizycznych połączyć z dawkami biologicznie równoważnymi i obliczyć prawdopodobieństwo miejscowego wyleczenia. Skorzystano z modelu liniowo-kwadratowego oraz modelu Poissona. Wykonane obliczenia wskazują, że istnieje wpływ algorytmu obliczającego na prawdopodobieństwo miejscowego wyleczenia. Jednak jest on uzależniony od lokalizacji guza nowotworowego. W sytuacji, kiedy różnice gęstości w napromienianej objętości nie są zbyt duże – najprostsze i najbardziej zaawansowane modele wyliczają podobne dawki, czyli nie wykazują wpływu na prawdopodobieństwo miejscowego wyleczenia. Jednak w sytuacji dużych różnic w gęstościach, prostsze modele mogą znacznie zafałszować rozkłady dawek, co przekłada się na TCP.

EN

In the radiotherapy treatment planning, different calculation algorithms are used. Can the accuracy of calculations affect the results of radiotherapy? Physical dose distributions should be combined with biologically equivalent doses and calculated the local control probability. The Linear-Quadratic model and the Poisson model were used. The dose calculations indicates that there is an effect of a computing algorithm on the local control probability. However, it depends on the location of the tumor. In the case of large differences in densities, more simple models can significantly distort dose distribution, which affects the TCP.

Słowa kluczowe

PL

algorytm; TCP/NTCP; dawka równoważna

EN

algorithm; TCP/NTCP; equivalent dose

• Wydawca: Indygo Zahir Media
• Czasopismo: Inżynier i Fizyk Medyczny
• Rocznik: 2019
• Tom: Vol. 8, nr 1
• Strony: 27--32
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Ślosarek Krzysztof

• Zakład Planowania Radioterapii, Centrum Onkologii Instytut im. Marii Skłodowskiej-Curie, oddział w Gliwicach, ul. Wybrzeże Armii Krajowej 15, 44-101 Gliwice
• Wyższa Szkoła Humanitas, Elektroradiologia, ul. Kilińskiego 43, 41-200 Sosnowiec

autor

Stąpór-Fudzińska Małgorzata

• Zakład Planowania Radioterapii, Centrum Onkologii Instytut im. Marii Skłodowskiej-Curie, oddział w Gliwicach, ul. Wybrzeże Armii Krajowej 15, 44-101 Gliwice

autor

Osewski Wojciech

• Dział Informatyki, Centrum Onkologii Instytut im. Marii Skłodowskiej-Curie, oddział w Gliwicach, ul. Wybrzeże Armii Krajowej 15, 44-101 Gliwice

autor

Szlag Marta

• Zakład Planowania Radioterapii, Centrum Onkologii Instytut im. Marii Skłodowskiej-Curie, oddział w Gliwicach, ul. Wybrzeże Armii Krajowej 15, 44-101 Gliwice

Bibliografia

• 1. M. Konopacka, J. Rogoliński, K. Ślosarek: Bystander effects induced by direct and scattered radiation generated during penetration of medium inside a water phantom, Reports of Practical Oncology and Radiotherapy, 16, 2011, 256-261.
• 2. D.S. Chang, F.D. Lasley, I.J. Das, M.S. Mendonca, J.R. Dynlacht: Basic Radiotherapy Physics and Biology, Springer, 2014.
• 3. A. Brahme: Biologically Optimized Radiation Therapy, Word Scientific, 2014.
• 4. H.R. Withers: Podstawy biologiczne Radioterapii, Raport No. 1560/B, IFJ, Kraków 1991.
• 5. B. Maciejewski, K. Ślosarek: Wykorzystanie izodoz biologicznych „IZOBIOGy-2” w planowaniu radioterapii nowotworów złośliwych, skrypt Centrum Onkologii – Instytut im. MSC o. w Gliwicach, Gliwice 1988.
• 6. E.C. Halperin, L.W. Brady, C.A. Perez, D.E. Wazer: Principles and Practice of Radiation Oncology, LWW, 2013.
• 7. J.D. Chapman, A.E. Nahum: Radiotherapy treatment Planning Linear – Quadratic Radiobiology, CRC Press Taylor&Francis Group, 2015.
• 8. J. Malicki, K. Ślosarek: Planowanie leczenia i dozymetria w radioterapii, T2, Via Medica, Gdańsk 2018.
• 9. K. Ślosarek: Podstawy planowania leczenia w radioterapii, PTO Oddział Śląski, Gliwice 2007.
• 10. T. Han, J.K. Mikell, M. Salehpour, F. Mourtada: Dosimetric comparison of Acuros XB deterministic radiation transport method with Monte Carlo and model-based convolution methods in heterogeneous media, Med Phys, 38(5), 2011, 2651-2664.
• 11. S. Rana, K. Rogers, S. Pokharel, T. Lee, D. Reed, Ch. Biggs: Acuros XB Algorithm vs. Anisotropic Analytical Algorithm: A Dosimetric Study Using Heterogeneous Phantom and Computed Tomography (CT) Data Sets of Esophageal Cancer Patients, Journal of Cancer Therapy, 4, 2013, 138-144.
• 12. B. Vanderstraeten, N. Reynaert, L. Paelinck, I. Madani, C. De Wagter, W. De Gersem, W. De Neve, H. Thierens: Accuracy of patient dose calculation for lung IMRT: A comparison of Monte Carlo, convolution/superposition and pencil beam computations, Medical Physics, 33(9), 2006, 3149-3158.
• 13. A. Pennington: Comparison of treatment plans calculated using RAY TRACING and Monte Carlo algorithms for lung cancer patients having undergone radiotherapy with CyberKnife, A Thesis Submitted to the Faculty of The Charles E. Schmidt College of Science, 2014.
• 14. M. Szlag, K. Ślosarek: Two-dimensional imaging of tumour control probabilities and normal tissue complication probabilities, Reports of Practical Oncology and Radiotherapy, 2010, 15(2), 31-39.
• 15. P. Paściak, W. Osewski, K. Ślosarek: New opportunities to evaluate treatment plans, Medical Physics, AAPM, Nashville, 29.07-02.08.2018.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).