呼吸运动状态对动态调强放疗剂量分布影响的研究

目的 探讨不同幅度、周期、方向的呼吸运动对动态调强放疗（IMRT）计划中靶区剂量分布的影响。方法 选取30例肺癌病例,按靶区体积大小分为A（72.0~200.2 cm³）、B（271.7~380.0 cm³）、C（498.9~684.9 cm³）3组,每组10例,平均体积分别为151.5、327.1和583.3 cm³。使用呼吸运动模拟平台带动含二维电离室矩阵的模体沿枪靶方向运动。分别转动准直器至0°和90°,在不同呼吸运动幅度（0、4、8、12和15 mm）与周期（3、4和5 s）下,采集模体等中心层面剂量。其中周期为4 s测量5次,以绝对剂量及γ通过率（3 mm/3%）为指标,分析采集剂量与治疗计划系统（TPS）输出的剂量分布差异。结果 在两个方向上,呼吸运动降低了靶区边缘内侧剂量,提高了靶区边缘外侧剂量。呼吸运动周期之间的γ通过率差异最大达3.54%（t=2.301,P<0.05）。当呼吸运动幅度超过8 mm时,γ通过率<90%,且随幅度增大而减小。静态与呼吸运动之间γ通过率的差值和靶区体积呈负相关,A、B、C 3组的平均γ通过率依次增大。5次叠加剂量的γ通过率高于单次剂量平均γ通过率,且差异有统计学意义（t=-9.36~-5.95,P<0.05）。结论 动态IMRT靶区剂量分布主要受呼吸运动幅度及自身体积影响,部分幅度下呼吸运动周期对剂量分布有影响。多次剂量实施后,可消除部分单次剂量实施误差。医师需要根据呼吸运动幅度对靶区进行合理外扩,同时优化呼吸运动方向上靶区边缘组织受量。对于靶区体积过小以及呼吸运动幅度过大的患者,应采取呼吸管理技术提高靶区剂量实施的精准性。     

机器学习在肺癌VMAT计划中对危及器官剂量预测的可行性

目的:探讨机器学习在肺癌容积旋转调强（VMAT）治疗计划对心脏和肺的剂量体积直方图（DVH）预测的可行性。方法:选取51例肺癌VMAT计划,随机选取其中43例为训练组,剩余8例为验证组。分析训练组中患者的解剖信息与两侧肺V5、V20和心脏V30、V40的相关性。采用机器学习方法,以解剖信息为输入、危及器官（OAR）的DVH为输出,分别构建并训练关于两侧肺以及心脏的人工神经网络模型。将验证组中8例VMAT计划中的解剖信息分别输入到已经构建好的人工神经网络模型,分别预测OAR的DVH。结果:两侧肺V5、V20和心脏V30、V40受自身体积大小影响可忽略,受OAR与靶区的空间相对位置关系影响较大。患侧肺、对侧肺、心脏的人工神经网络结构模型中隐藏层分别含有41、38、34个神经结点,线性回归系数分别为0.994、0.975、0.986。对验证组中患侧肺和对侧肺的V5、V20的预测误差分别为2.70%[±]1.83%、2.84[%±]1.97%和13.7%[±]7.8%、0.72[%±]0.75%,对心脏V30、V40的预测误差分别为3.20[%±]0.63%、2.1[%±]1.5%,仅对侧肺V5的预测值和实际值差异有统计学意义（P<0.05）。结论:采用人工神经网络方法可以对肺癌VMAT计划中解剖信息与OAR的DVH数据进行学习,构建的人工神经网络模型可预测出患侧肺、心脏V25[~]V60和对侧肺V20的DVH数据,可为临床计划设计提供参考。     

最小子野宽度对肺癌容积调强弧形治疗计划质量的影响

目的:探讨肺癌容积调强弧形治疗（VMAT）计划中,最小子野宽度对放疗计划质量的影响。方法:选择病理证实为肺癌的患者12例,计划靶区处方剂量为60 Gy/30次。使用Monaco治疗计划系统设计全弧VMAT计划,计算网格为0.3 cm,采用6 MV X射线,每个弧的最大控制点数为200。计算不确定度为1%。最小子野宽度依次选取0.5、0.7、1.0、1.2和1.5 cm。以最小子野宽度为1.0 cm的计划为参考,与其他子野宽度下的计划相比较,分析各剂量学指标随最小子野宽度变化的情况。结果:随着最小子野宽度增大为1.2、1.5 cm时,靶区Dmean、D2变化明显（P?0.05）。相比参考最小子野宽度1.0 cm,最小子野宽度为1.5 cm时,适形度指数变化较大（Z=-2.694, P?0.05）;最小子野宽度为0.5、0.7、1.2和1.5 cm时,靶区覆盖率相差较明显（Z=-2.904、-3.061、-2.747、-2.941, P?0.05）。最小子野宽度1.0 cm时,VMAT计划平均机器跳数为684.4 MU;最小子野宽度为0.5、0.7、1.2、1.5 cm时,计划的平均机器跳数分别为为972.8、763.8、660.1、665.3 MU。控制点数随着最小子野宽度的增大呈降低趋势。结论:利用Monaco系统设计肺癌VMAT计划,最小子野宽度为1.0 cm时VMAT计划的质量更好。通过调整VMAT计划的最小子野宽度可大大降低机器跳数,提高射束的有效使用率,同时提高患者的治疗舒适度。     

放疗全流程管理及QA的初步应用经验

目的 回顾复旦大学附属肿瘤医院放疗QA工作历史及发展,提供全流程管理和QA工作初步应用经验。方法 采用失效模式与效应分析和PDCA循环为工具,从2015年4月开始在放疗中心实施全流程QA工作,并采集了实施前后近6000例患者的数据进行对比。结果 实施全流程QA后可能出错概率由1.7%下降到0.9%。结论 放疗全流程QA有效提高放疗准确性和安全性。     

探测器阵列在TPS模型调整中的应用

目的 探讨探测器阵列在Monaco模型MLC参数调整中的应用可行性。 方法 先固定其中一个参数,再改变另一个参数,评估参数变化对测试野3ABUT、7SegA及FOUR L γ通过率影响,确定MLC参数leaf transmission与leaf offset。测试中对随机选择的 12例不同解剖部位的肿瘤病例,用Octavius 4D系统分别进行Step & Shot与dMLC计划的二维剂量验证(机架角归零)和VMAT计划的三维剂量验证,以3%/3 mm的标准分析γ通过率。再分别对三种调强计划进行点剂量验证分析其剂量偏差。 结果 确定leaf transmission、leaf offset参数值为0.01、-0.08 mm。模型调整前后,三种调强计划剂量分布验证平均通过率分别为(88.59±2.94)%、(87.81±3.28)%、(87.45±2.24)%和(98.45±1.23)%、(98.90±1.01)%、(96.03±1.66)%,点剂量验证平均剂量偏差分别为(0.85±0.75)%、(0.95±0.39)%、(0.98±0.40)%和(0.97±0.57)%、(1.08±0.76)%、(0.86±0.45)%。     

基于循环对抗生成网络的胸部锥形束CT校正及剂量计算准确性

目的:采用循环对抗生成网络算法建立胸部锥形束CT（CBCT）校正模型,探讨该模型用于提升CBCT质量的可行性,评估校正的CBCT（CCBCT）用于剂量计算的准确性。方法:选择食管癌或肺癌患者已配准的CBCT和定位CT 70例,随机选取其中60例作为训练集,用来训练循环对抗生成网络,生成CBCT的校正模型。剩余10例作为测试集,对CBCT、CCBCT和定位CT之间的CT值平均绝对误差、峰值信噪比、归一化互相关进行统计学分析。将原调强计划（CT Plan）移植到CCBCT上,生成CCBCT Plan,以CT Plan剂量分布为参考,对CCBCT Plan进行三维剂量γ分析。结果:CBCT经校正后散射伪影显著减少,CT值平均绝对误差降低了52.74[%±]6.47%,峰值信噪比和归一化互相关分别提高了7.95[%±]3.56%和1.68[%±]3.38%,差异均有统计学意义（t=18.47、-7.31、-6.77, P[<]0.05）。在2 mm/2%、2 mm/1%和1 mm/1%条件下,CCBCT Plan三维剂量平均γ通过率分别为99.16[%±]0.34%、98.01[%±]0.72%、93.95[%±]1.62%。结论:基于循环对抗生成网络构建的CBCT影像校正模型用于提升CBCT影像质量是可行的,经校正的胸部CBCT可用于放疗剂量计算,为CBCT用于自适应放疗剂量计算奠定基础。     

Octavius 4D系统稳定性验证分析

目的:探讨Octavius 4D系统用于容积旋转调强放射治疗(VMAT)三维剂量验证的稳定性。方法:比较分析semiflex电离室和Octavius 729探测器阵列在6 MV、10 MV射束下对射野大小、剂量线性、剂量率线性和射野输出因子的响应。测量观察Octavius 4D系统旋转过程中角度仪示值与机架角的角度偏差。用3%/3 mm标准分析(10×10)cm~2旋转照射计划和VMAT计划机架归零与旋转照射的二维剂量分布;用3%/3 mm gamma分析标准评估VMAT计划。结果:预热剂量大于6 Gy是探测器稳定的必要条件。探测器阵列剂量响应是线性的,不同标称剂量率下剂量测量是稳定的。旋转照射过程中加速器机架角和Octavius 4D模体旋转角度误差在0.4°以内。6 MV和10 MV射束VMAT计划在分析标准为3%/3 mm时,三维剂量分布的平均通过率分别为96.03%和95.56%,满足临床计划剂量验证的标准。结论:Octavius4D模体联合Octavius 729探测器阵列是一套稳定性装置,用于治疗前验证VMAT计划是可靠的。     

肺部小肿瘤γ刀、静态IMRT及VMAT放疗剂量学比较

目的 比较体部γ刀、静态调强(sIMRT)与容积旋转调强(VMAT)的肺部小肿瘤中放疗计划的剂量学差异。方法 选择16例肺部小肿瘤患者,分别设计γ刀、sIMRT(计划2)和VMAT计划,使得95%靶体积(PTV)达到处方剂量要求,比较三种计划的靶区剂量、危及器官剂量、均匀指数(HI)及适形指数(CI)的差异。结果 16例患者三种计划的PTV剂量分布及剂量参数都能达到临床治疗要求,处方剂量覆盖95%的PTV,危及器官的剂量限值也能满足要求。γ刀计划的适形性(CI)及均匀性(HI)分别为(1.67±0.13)和(0.70±0.06),在三种计划中表现为最差(P＜0.05);而sIMRT和VMAT计划的PTV靶区适形性和均匀性相似,差别不明显(t=0.96和1.37,P=0.36和0.19)。在三种计划中,γ刀计划的全肺V₅、V10、V₁₅、V₂₀、V₂₅、V₃₀和脊髓Dmax最低,差异显著(P=0.00),而食管D_max虽然较低,但并无统计学意义。sIMRT和VMAT相比,肺V₁₀、V₃₀略低,且有统计学意义,而食管及脊髓最大受照剂量、肺V₅、V₁₅、V₂₀、V₂₅虽然差异不大(P>0.05),但VMAT计划均高于sIMRT计划相应参数值。结论 与sIMRT和VMAT相比,在肺部小肿瘤的放疗中,γ刀能明显提高靶区剂量且较好保护危及器官,但均匀性及适形性较差。     

CT值相对电子密度转换关系影响因素及其对剂量计算的影响分析

目的:探讨不同扫描条件对CT值到相对电子密度（HU-RED）转换关系及放疗计划剂量计算的影响。 方法:借助CT模拟定位机和电子密度模体,分析不同扫描条件下各组织替代物的CT值,建立对应的HU-RED转换关系。随机选取头部、胸部、腹部、盆腔肿瘤患者各8、8、6、6例,分别设计放疗计划。保持放疗计划各参数不变,选择不同电压下的HU-RED转换曲线,进行剂量计算。借助临床靶区（D2、D50、D95、D98）和危及器官（Dmean、Dmax）,分析比较扫描电压的改变对剂量分布的影响。 结果:扫描层厚和扫描电流对HU-RED转换关系影响可忽略,但扫描电压对其影响较大;头颈部和盆腔肿瘤靶区（D2、D50、D95、D98）剂量有显著性差异（P≤0.029）;胸部和腹部肿瘤靶区（D50、D95、D98）剂量有显著性差异（P≤0.043）;脑干、患侧肾、小肠、双侧股骨头、脊髓、膀胱的平均剂量及脊髓的最大剂量有显著性差异（P≤0.036）。 结论:CT模拟定位机扫描电压的改变可显著影响剂量的计算,因此治疗计划中需要选用与CT扫描电压相一致的HU-RED转换曲线进行剂量计算。     

VMAT患者剂量验证方法的评价分析

目的 比较分析VMAT不同剂量验证方法的γ通过率是否存在差异性。 方法 用Octavius 4D系统对 12例癌症患者不同解剖部位VMAT计划分别进行旋转照射3D剂量分布和2D剂量分布及机架归零2D剂量分布剂量验证,以3%/3 mm和2%/2 mm标准分析γ通过率,并行配对t检验或Wilcoxon符号秩检验。将不同照射方式的2D剂量分布比较分析得到3%/3 mm和2%/2 mm标准的γ通过率。 结果 旋转照射3D剂量分布、2D剂量分布、机架归零2D剂量分布平均γ通过率分别为3%/3 mm时96.03%、96.98%、98.90%(P=0.227、0.000、0.003),2%/2 mm时分别为82.08%、84.04%、90.90%(P=0.379、0.000、0.000)。不同照射方式2D剂量分布比较分析得到平均γ通过率分别为 98.99(3%/3 mm)和93.68%(2%/2 mm)。 结论 VMAT计划在旋转照射条件下对3D剂量分布进行验证,验证结果才能更真实的反映实际照射情况,更具有参考性。