无束流优化的蒙特卡洛质子治疗计划
摘要：质子治疗计划中的剂量计算和优化算法通常对计算时间和内存需求较高。这可能阻碍了临床中高效工作流程的实施，并阻止了使用旨在改善临床结果的新的复杂治疗技术，例如鲁棒优化、弧线和自适应质子治疗。本研究提出了一种新的方法，即无束点算法，通过将蒙特卡洛剂量计算和优化结合为一个单一算法，并省略耗时和昂贵的剂量影响矩阵的计算，来解决上述问题。无束点算法模拟了随机选择的斑点质子批次的剂量，并在每次迭代中评估它们对目标函数的相对影响。基于近似梯度，然后更新斑点权重并用于生成新的斑点概率分布。将无束点方法与传统的基于束点的治疗计划算法在一个脑病例上进行了比较。结果显示，无束点算法在保持相当的计划质量的同时，将计算时间减少了70\%，峰值内存使用量减少了95\%。因此，实施无束点质子治疗计划算法是可行的，并能实现显著减少时间和内存要求。
作者：D. Pross (1), S. Wuyckens (1), S. Deffet (1), E. Sterpin (1,2,3), J. A. Lee (1) and K. Souris (1,4) ((1) Universite catholique de Louvain, Institut de Recherche Experimentale et Clinique (IREC), Center of Molecular Imaging, Radiotherapy and Oncology, Louvain-La-Neuve, Belgium, (2) KULeuven, Department of Oncology, Laboratory of Experimental Radiotherapy, Leuven, Belgium, (3) Particle Therapy Interuniversity Center Leuven - PARTICLE, Leuven, Belgium, (4) Ion Beam Applications SA, Louvain-La-Neuve, Belgium)
论文ID：2304.08105
分类：Medical Physics
分类简称：physics.med-ph
提交时间：2023-04-18