[論文レビュー] Multi-criteria optimization methods in radiation therapy planning: a review of technologies and directions

David Craft|arXiv (Cornell University)|May 7, 2013

Advanced Radiotherapy Techniques参考文献 39被引用数 12

ひとこと要約

本稿は、外部ビーム放射線治療計画における多基準最適化（MCO）手法をレビューし、腫瘍被照射量と臓器障害リスクの低減のトレードオフを把握できる臨床的ツールとしてのパレート表面ナビゲーションの重要性を強調している。本稿では、まず多数のビーム角度に対して凸最適化問題を解き、理想的なパレート表面を構築する2段階戦略を提案する。次に、臨床的実装可能な計画を生成するためのスパarsificationヒューリスティクスを適用することで、非凸性を有する線量目的関数やビーム照射物理学の複雑さに対処しつつ、計画の質と効率性を著しく向上させた。

ABSTRACT

We review the field of multi-criteria optimization for radiation therapy treatment planning. Special attention is given to the technique known as Pareto surface navigation, which allows physicians and treatment planners to interactively navigate through treatment planning options to get an understanding of the tradeoffs (dose to the target versus over-dosing of important nearby organs) involved in each patient's plan. We also describe goal programming and prioritized optimization, two other methods designed to handle multiple conflicting objectives. Issues related to nonconvexities, both in terms of dosimetric goals and the fact that the mapping from controllable hardware parameters to patient doses is usually nonconvex, are discussed at length since nonconvexities have a large impact on practical solution techniques for Pareto surface construction and navigation. A general planning strategy is recommended which handles the issue of nonconvexity by first finding an ideal Pareto surface with radiation delivered from many preset angles. This can be cast as a convex optimization problem. Once a high quality solution is selected from the Pareto surface, a sparse version (which can mean fewer beams, fewer segments, less leaf travel for arc therapy techniques, etc.) is obtained using an appropriate sparsification heuristic. We end by discussing issues of efficiency regarding the planning and the delivery of radiation therapy.

研究の動機と目的

• 外部ビーム放射線治療において、高線量の腫瘍被照射と周囲の健康組織への最小限の被曝を両立させる臨床的課題に対処すること。
• 医師が計画選定において受動的な承認者にとどまらず、能動的な意思決定者として参加できるように、従来の治療計画ワークフローの限界を克服すること。
• 多基準最適化を用いて、高品質で実装可能な治療計画を構築する実用的で効率的かつ臨床的に実現可能な手法を開発すること。
• 最適化とナビゲーションの複雑化を引き起こす線量体積目的関数およびビーム照射マッピングにおける非凸性に対処すること。
• インタラクティブナビゲーションにより医師が全トレードオフの領域を探索できるようにし、計画の質と治療のパーソナライゼーションを向上させること。

提案手法

• 多数のビーム角度に対して凸最適化を実行し、ビームレット強度を連続変数として扱うことにより、理想的なパレート表面を構築する。
• 線量分布を線量インパルス行列 D を用いてモデル化し、ビームレット強度 x からボクセル線量 d への関係を式 Dx = d で表す。
• 臨床的目的（例：臓器障害リスクへの線量最小化）を凸形式で定式化することで、初期計画段階におけるグローバル最適性と安定性を確保する。
• 高品質で密度の高い計画を、より少ないビーム数、セグメント数、またはリーフモーションで実装可能な形に変換するため、スパarsificationヒューリスティクスを適用する。
• 実装可能ナビゲーションを実装し、リアルタイムでの可視化が直ちに線形加速器で実行可能な計画を反映するようにし、セグメンテーション後の劣化を回避する。
• 放射線 oncologist が計画ナビゲーションに直接関与できるように、ワークフローの変更を統合し、承認から能動的選択へのシフトを実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 多基準最適化を用いて、放射線治療における腫瘍被照射量と臓器障害リスクの低減のトレードオフを体系的かつ一貫して探索する方法は何か？
• RQ2 線量体積制約およびビーム照射マッピングにおける非凸性が、治療計画の解の質と計算の実行可能性に与える影響は何か？
• RQ3 まず多数のビーム角度で凸最適化を行い、次にスパarsificationを適用する2段階最適化戦略は、臨床的に優れた実装可能な計画を生み出せるか？
• RQ4 パレート表面ナビゲーションを、医師が伝統的に計画に参加しないワークフローにおいても実用的かつ効率的に実装するにはどうすればよいか？
• RQ5 VMAT やステップアンドシュート IMRT などの異なる治療技術に対応するための、技術的およびワークフロー上のイノベーションは何か？

主な発見

• 凸最適化による多数ビーム角度での最適化に続くスパarsificationを適用する2段階戦略は、従来のスパース計画法よりも優れた品質で臨床的に実装可能な計画を生成する。
• 線量体積目的関数およびビーム照射マッピングにおける非凸性は最適化を著しく複雑にするが、初期段階で凸近似を用いることで、堅牢で近似的にグローバル最適な解が得られる。
• 多くのビームを用いた IMRT 計画は、技術的制限ではなく、ワークフロー上の懸念や認識の問題から避けられることが多く、現代のコンピューティング能力と自動化された照射システムがあれば、効率的に生成可能である。
• パレート表面ナビゲーションにより、医師は全トレードオフの領域を探索でき、従来の承認ワークフローで計画者が選ぶのとは比べ物にならないほど優れた計画を選択できる可能性がある。
• 実装可能ナビゲーションは依然として主要な技術的課題であり、リアルタイム可視化が臨床的に実行可能な計画を正確に反映するように、機器に特化した解決策が必要である。
• 本手法は低リソース環境にも適応可能であり、ジャムズオンリーベータや同様の簡易技術への応用も可能であるが、新たな手法の開発が求められる。