Сравнение и оптимизация лучевых нагрузок при терапии злокачественных новообразований

• Автор: Чилингаров, Константин Мелконович
• Шифр специальности: 03.00.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1983
• Место защиты: Обнинск
• Количество страниц: 189 c. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. ОБЗС ЛИТЕРАТУРНЫХ ДАННЫХ

1.1. Клиническая постановка задачи

1.2. Математическая постановка задач пространственной оптимизации дозного распределения

1.3. Учет схемы фракционирования дозы

1.4. Численные методы решения задач поиска

оптимальных пространственных распределений.

1.5. Типовые планы лучевого лечения. Учет

индиви,дуальных особенностей больных. .

1.6. Резюме
Глава П. КРИТЕРИИ СРАВНЕНИЯ И ЭКВИВАЛЕНТНОСТИ
ПЛАНОВ ЛУЧЕВОГО ЛЕЧЕНИЯ
2.1. Количественное сравнение планов лучевого
лечения
2.2. Количественная оценка типовых планов лучевого лечения.
2.3. Критерии эквивалентности планов лучевого
лечения и объектов облучения.
2.4. Задачи оптимального планирования лучевого
лечения
Выводы.
Глава Ш. С0КРАЕНИЕ РАЗМЕРНОСТИ ЗАДАЧИ ПОИСКА
ОПТИМАЛЬНЫХ ПЛАНОВ ЛУЧЕВОГО ЛЕЧЕНИЯ
3.1. Сокращение размерности модели дозного поля источника с переменными параметрами
3.2. Выбор оптимального шага квантования.
3.3. Исключение несущественных неравенств
3.4. Поиск информативных контрольных точек.
3.5. Пример подготовки системы ограничений при оптимизации условий облучения рака пищевода.
Выводы.
Глава 1У. ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПОИСКА
ОПТИМАЛЬНЫХ ПЛАНОВ ЛУЧЕВОГО ЛЕЧЕНИЯ
4.1. Устойчивые методы решения задач поиска оптимальных планов лучевого лечения.
4.2. Модели дозньгх полей
4.3. Численные примеры решения задач поиска оптимального плана лучевого лечения
Глава У. СРАВНЕНИЕ ТИПОВЫХ ПЛАНОВ ЛУЧЕВОГО ЛЕЧЕНИЯ
5.1. Сравнение типовых планов лучевого лечения
рака прямой кишки.
5.2. Сравнение дистанционных способов облучения при сочетанной лучевой терапии рака шейки матки
5.3. Сравнение типовых способов облучения центрального рака легкого
5.4. Обсуждение результатов сравнения типоеых
планов лучевого лечения.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В Ы В 0 Д Ы.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Н.Тихонова показано, что вообще задачи линейного программирования при решении их точными методами неустойчивы к небольшим изменениям исходной информации. Неустойчивость решения в ряде случаев может привести к тому, что математически оптимальные планы лучевого лечения могут не являться оптимальными с клинической точки зрения. Например, полученный с помощью задачи 1. Л.Я. Клнппера оптимальный план облучения рака пищевода нельзя считать удовлетворительным с клинической точки зрения, так как для двух точек, расположенных симметрично опухоли, с одинаковыми 0 и значения доз равны Гр и Гр, то есть отличаются в 1,5 раза. В последние годы появились постановки задач поиска оптимальных пространственных дозных распределений, сформулированные в терминах задачи квадратичного программирования И. Н.Бриккер, Рес1. К О. СоОрег . Группа задач, вызывающая особый интерес, представлена в работах А. И.Полякова и Л. Т.Черемных с соавт. Отличительной особенностью этих задач является использование нескольких критериев оптимальности пространственных дозных распределений, в том числе по интегральной дозе, поглощенной нормальными и злокачественными тканями, по конформности дозного поля и контуров опухоли, по градиенту дозы вне опухоли и др. При таких подходах исключается неоднозначность решения, однако значительно возрастают объемы вычислений и размерность задачи. И, наконец, как новое направление следует отметить исследования, представленные в работах Л. Так, пример, приведенный в работе Л. Я. Клеппера показывает, что вероятность возникновения лучевых реакций со стороны легких может быть уменьшена с стандартный метод до 2. Однако, по мнению автора, для эффективного использования этой программы Еначале необходимо создать большой банк медицинской информации и уметь обрабатывать эту информацию. Подведем краткие итоги. Существующие постановки задач оптимизации в той или иной степени отражают клинические требования к оптимальны Необходимо отметить перспективность подходов, в которых с одной стороны устраняется неоднозначность решения, а с другой в качестве критерия оптимальности служит вероятность возникновения лучевых реакций и повреждений. Учет схемы фракционирования дозы. С помощью приведенных выше задач можно определять оптимальные пространственные дозные распределения за одну фракцию или за весь курс лучевой терапии. В последнем случае необходимо учитывать способ дробления дозы во времени. С этой целью используются концепции НСДКРЭ ЕМз , Ку1 9Ь а1. Сокеи й Гсзскег , . Кратко рассмотрим особенности этих моделей. Концепция НСД основывается на феноменологическом описании уровня поражения нормальных тканей. X интервалом между сеансами облучения и числом фракций. Эти формулы ценны тем, что они позволяют, вопервых, сравнивать уровень поражения тканей с предельно допустимым, вовторых, определить эквивалентные схемы фракционирования. Т2 Длительности курсов. И, наконец, третьим важным свойством этих формул является их универсальность, так как характер зависимостей , и Т одинаков для всех органов и тканей. Основным недостатком НСД и ее производных по мнению Л. Я.Клеппера и К. И.Жолкивера является невоз можность ее применения Для курсов лечения с различными схемами фракционирования дозы. Между тем, на практике часто применяются динамические, неритмичные способы фракционирования и расщепленные курсы с перерывами различной длительности. Кроме того, вычисление лучевой нагрузки критических органов и тканей при многопольном облучении связано с учетом эффекта чередования больших и малых фракций дозы. Простая суммация НСД недопустима i , . Преимуществом В ДФ 0 1 О п. Е Е i ВД для неритмичных и нерегулярных схем фракционирования. Однако, ВД произвольная величина, выражающая процент использования толерантности соединительной ткани, а толерантность различных органов может значительно отличаться от нее. Поэтому фактор ВД не может быть признан в качестве единицы оценки биологического эффекта К. И.Жолкивер, . Этой точки зрения также придерживаются Ю. С.Мардынский и Б. С.Сумской .