学術情報

本研究では、Monaco Scripting APIを用いて、熟練プランナーのoptimization判断をルール化し、Monacoから得られるDVH、isoeffect、isoconstraint、effective weightなどのfeedbackに応じて最適化条件を自動調整する、前立腺VMATの完全自動計画アルゴリズム（APA）を開発しています。50症例で手動プランと比較した結果、PTVカバレッジを同等に維持しながら、直腸・膀胱の低～中線量域を有意に低減し、全例で施設の必須線量制約を満たしました。自動計画時間は平均38.7分で、ArcCHECKによる3%/2 mmのγ解析でも99.8%以上のpass rateを示しており、Monaco内で外部モデルに依存せず、再現性の高い前立腺VMAT planningを自動化できる可能性が示されています。

本研究は、Elekta Unity MR‑Linacを用いた筋肉内オリゴ転移のSBRTにおいて、MRgRTとCTgRTの位置合わせ精度と線量学的影響をMonaco TPSで比較しています。CTgRT想定プランでは位置合わせ誤差の増大によりGTVの線量被覆および均一性が低下し、特に骨から離れた病変で顕著でありました。CTgRTでは標的線量を維持するために5 mm以上の追加マージンが必要であることが定量的に示されました。