Implementación de LogFiles en controles de calidad paciente-específico
Date
2023-12-18Author
Cabrera Lacey, Ezequiel Agustín
Advisor
Chesta, Miguel Ángel
Venencia, Carlos Daniel
Metadata
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Investigaciones actuales señalan el uso potencial de los LogFiles para Controles de Calidad Paciente Especifico (PSQA), sin embargo, no todo Sistema de Planificación (TPS) tiene soporte para llevar a cabo cálculos de dosis a base de estos archivos. Este trabajo pretende desarrollar un software in-house para generar una planificación DICOM independiente producto de la modificación de las posiciones del MLC y Gantry acorde a los registros LogFile, extendiendo así las capacidades del TPS Varian-Eclipse para calculos de dosis con base en el Anisotropic Analytical Algorithm (AAA). Se estudió el alcance de dicha reconstrucción sobre planificaciones complejas y sobre la inducción de errores de diversa naturaleza/magnitud. Para concluir la aplicabilidad del trabajo se realizaron 60 cálculos de dosis sobre tratamientos VMAT realizados en el Varian-Eclipse, 30 metástasis óseas y 30 cánceres de mamas, donde ambos reportaron mejores métricas frente a procedimientos de PSQA convencionales mediante Collapse Cone Convolution (CCC). Investigaciones futuras podrían explorar otras aplicaciones y refinamiento de la metodología.
Contemporary researchers emphasize the use of LogFiles for Patient Specific Quality Assurance (PSQA), however, not all Treatment Planning Systems (TPS) support LogFile-based dose calculations. This study aims to develop an in-house software to generate an independent DICOM RT plan by modifying MLC and Gantry positions according to the LogFile records, thus enhancing the capabilities of the Varian-Eclipse TPS for Anisotropic Analytical Algorithm (AAA) dose calculation. It was studied the scope for such reconstruction over complexes RT plans and forced errors of different types/magnitudes. To summarize this research, dose calculations were performed over 60 Eclipse VMAT plans, 30 bone metastases and 30 breast cancers, both reporting better metrics compared to standard PSQA dose calculations by the Collapse Cone Convolution (CCC) algorithm. Further research could explore additional applications and refinements of this methodology.
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