Ein auf dem Prinzip der multikriteriellen Optimierung (MCO) basierender Ansatz für die Strahlentherapieplanung mittels volumetrisch modulierter Rotationsbestrahlung (VMAT) mit einer geringen Anzahl von zusammengesetzten Optimierungsparametern wird vorgestellt. Der Lösungsraum für eine Reihe von kraniellen und spinalen Patientengeometrien wird untersucht und eine Methode zur Approximation des Lösungsraums unter Verwendung der trilinearen Dosisinterpolation entwickelt. Eine Vorhersage von Eigenschaften des Lösungsraums in Bezug auf die Patientengeometrie erfolgt mittels machine-learning (ML), gefolgt von einem Ausblick auf eine Kombinationsmöglichkeit dieser zwei Techniken.
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