用蒙特卡罗模拟评估小野条件下肺介质中AAA算法的精度

目的：用蒙特卡罗模拟评估放射治疗剂量计算使用的各向异性分析算法（Anisotropic Analytical Algorithm,AAA）在小野条件下肺介质中的计算精度。材料与方法：建立一包含肺介质的水模体,分别用AAA算法、笔形束卷积算法（Pencil Beam Convolution,PBC算法）（作为对比）和蒙特卡罗（Monte Carlo,MC）模拟计算2cm×2cm到8cm×8cm射野条件下该模体中的深度剂量和离轴比,并以MC模拟为标准比较深度剂量。用一维伽马分析对离轴比进行分析。结果：AAA算法在2cmx2cm射野肺介质区域高估了深度剂量,其它情况均低估了深度剂量,剂量偏差范围为-0．24％-2．66％．PBC算法在肺介质区域高估了深度剂量,剂量偏差的范围为1．18％～14．55％。AAA算法计算的离轴比和MC模拟,在射野剂量平坦区相对内收,在剂量跌落区向两侧发散,但AAA算法略高估了射野边缘的剂量,一维伽马分析（与MC相比）通过率为100％（3mm／3％）。PBC算法在射野剂量平坦区相对发散,而在剂量跌落区向两侧内收。一维伽马分析通过率范围为51％～88％。结论：在肺介质中,AAA剂量计算的结果与MC模拟的一致性较好,与PBC算法相比,剂量计算的精度较高。     

DPM蒙特卡罗剂量计算算法在均匀组织和非均匀组织剂量精确性的验证

验证DPM蒙特卡罗剂量计算算法预测均匀组织和非均匀组织剂量的精确性。DPM分别计算:①6 MeV单能光子3cm×3cm照射野和Varian 60℃加速器源水模体百分深度剂量曲线和10cm深度处离轴比;②6 MeV单能光子3cm×3cm、10cm×10cm照射野分别在水(6cm)/肺(6cm)/水(8cm)、水(6cm)/骨骼(2cm)/水(12cm)非均匀组织的百分深度剂量曲线;③6MeV单能光子6cm×6cm照射野人体头部和腹部组织在射野内和射野外的百分深度剂量曲线。比较DPM计算值与DOSXYZnrc/EGSnrc系统在相同条件下的计算值。结果显示二者计算值在水模中的误差在±3%以内,在非均匀组织中,除了个别点,误差都在±3%以内。DPM能够精确计算均匀组织和非均匀组织剂量。     

气腔存在和小野条件下不同光子剂量算法的计算精度比较

为了评估放射治疗剂量计算最常用的笔形束(PB)算法、卷积叠加(CS)算法处理小野且气腔存在条件下的计算精度,建立一包含气腔的水模体,分别用PB算法、CS算法和蒙特卡罗(MC)模拟计算1cm×1cm～7cm×7cm射野条件下该模体中的深度剂量和离轴比,并以MC模拟为标准比较深度剂量和离轴比曲线的扩展半影(自定义为10%～90%等剂量线之间的宽度)。研究结果显示PB算法和CS算法均高估了深度剂量,相比之下PB算法高估的程度更严重;CS算法计算的离轴比和MC模拟接近,向两侧发散,而PB算法计算的离轴比无明显发散。这表明在小野且气腔存在的情况下,PB算法和CS算法的计算精度都不高,但相对来说CS算法的计算精度高于PB算法。     

基于个性化组织等效体模的肺癌三维适形放疗计划算法比较

目的:通过比较体模测量点算法计算值与实际测量值的辐射剂量差异,比较放射治疗计划系统(TPS)中蒙卡算法(MC)、光子笔形束卷积算法(PBC)和筒串卷积算法(CCC)在计算肺癌三维立体定向放疗计划的差异。方法:将个性化组织等效胸部体模的CT图像传输至TPS系统,勾勒靶区,并制定合适的投照计划。将肿瘤组织、肺内正常组织与脊髓3个测量点单独插入电离室,并用相对应的等效材料的仿真块填补剩余2个预留测量点位置,再进行CT扫描。通过影像融合匹配图层、统一靶区,根据投照计划进行实际投照,并分别用3种算法进行辐射剂量的计算(计算值)。结果:个性化仿真胸部体模的脂肪组织、肌肉组织、骨和肿瘤的CT值分别为(-100±30)、(40±20)、(210±90)和(33±16)HU,与患者的CT值范围相近,接近组织辐射等效。CCC、MC和PBC算法对肺部正常组织的计算误差分别为2.51%、-2.51%、1.02%,对肿瘤组织剂量计算误差分别为0.18%、0.66%、0.42%,对脊髓剂量的计算误差分别为7.32%、9.76%和-53.66%。结论:通过组织等效体模比较MC、PBC、CCC算法在三维适形放疗计划的剂量计算。MC算法与CCC算法计算值均高估肿瘤组织、肺部正常组织和脊髓的剂量。MC算法计算肿瘤组织比CCC算法略有优势,但计算肺部正常组织与脊髓的剂量明显差于CCC算法。PBC算法在计算脊髓组织剂量上误差较大,可能是因为PBC算法在非均匀组织计算中未考虑计算点周围散射线的影响,故不推荐使用PBC算法。     

各向异性解析算法与先进外照射光子剂量算法在肺癌VMAT计划中的剂量学差异

目的:比较先进外照射光子剂量算法（AXB）和各向异性解析算法（AAA）在肺癌VMAT计划中的剂量学差异。方法:随机选取20例肺癌患者,CT扫描传输图像后勾画靶区及危及器官,采用两弧设计VMAT放疗计划,比较两种算法靶区的剂量分布,肺、心脏和脊髓的受照量。结果:PGTV:最大剂量AXB算法低于AAA算法（P<0.05）,最小剂量无统计学意义（P>0.05）,平均剂量AXB算法低于AAA算法（P<0.05）;PTV:最大剂量和最小剂量无统计学意义（P>0.05）,平均剂量AXB算法低于AAA算法（P<0.05）;CI:AXB算法优于AAA算法（P<0.05）;HI:AXB算法优于AAA算法（P<0.05）;脊髓:最大剂量AXB算法低于AAA算法（P<0.05）;心脏:V30、V40、Dmean AXB算法均低于AAA算法（P<0.05）;肺:V5、V20、Dmean AXB算法均低于AAA算法（P<0.05）。结论:两种算法均满足临床要求,但与AAA算法相比,AXB算法更精确,特别是针对肺组织这种低密度区域。     

基于笔形束散射核的非均匀模体透射平面散射线分析

目的:利用蒙特卡罗方法分析透射平面上散射光子的物理性质以及非均匀模体厚度对散射核的影响,为基于电子射野影像设备（EPID）的在体剂量验证研究提供基础。方法:利用EGSnrc建立笔形束散射核模型,并模拟获得X射线穿过非均匀模体（水肺水/水骨水模体）以及相应等效厚度水模后30 cm处透射平面上的多种散射线能量注量分布,并分析水肺水/水骨水模体与其等效厚度水模体在散射线能量注量分布上的差异。结果:散射核中一阶康普顿散射线最大能量注量在1×10-4 MeV·cm-2数量级,当离轴距离为8~12 cm时下降至最大值的一半,而散射核中其它散射线能量注量最大值在1×10-5 MeV·cm-2数量级附近或以下。对于水肺水/水骨水模体,散射核能量注量相对偏差变化为±1.2%~±11.5%,且随模体非均匀层厚度增大而增大。结论:散射核中一阶康普顿散射线占比最大,同时也贡献了大部分能量注量相对偏差,在通过散射核来重建非均匀模体后EPID平面上的射线分布时,应着重考虑一阶康普顿散射线对重建结果的影响,并对其进行有效的修正。     

AXB与AAA算法在I期非小细胞肺癌立体定向治疗中的剂量学比较

目的：比较AcurosXB（AXB）算法与各向异性分析算法（AAA）在I期非小细胞肺癌（NSCLC）立体定向治疗（SBRT）中的剂量学差异。方法：选取10例非小细胞肺癌立体定向治疗计划,分别使用AXB和AAA算法重新进行计算,比较靶区和危险器官的剂量差异。其中PTV分为PTvlung（低密度区域）和PTVsoft（软组织密度区域）进行比较。结果：AXB算法在PTVlung的剂量明显低于AAA（P--0．000）,对于10XFFF能量而言,该差别更大。而两种算法对于PTVsoft的剂量差异无统计学意义（P〉0．05）。在危险器官受量方面,AXB的胸壁、脊髓剂量低于AAA算法,但是AXB算法的患侧肺V,高于AAA（P〈0．05）。结论：AXB与AAA算法对于I期NSCLCSBRT治疗计划的主要差别在于PTVlung．AXB算法在PTVlung的剂量明显低于AAA。     

Acuros XB与AAA算法在肺癌调强放疗计划设计中的比较

目的:比较Acuros XB(AXB)算法与AAA算法在肺癌调强放疗(IMRT)计划中的剂量学差异。方法:选取10例接受放射治疗的肺癌患者,CT图像扫描后勾画靶区和危及器官,分别用两种优化算法设计IMRT计划,比较两种算法所得计划的靶区剂量分布、危及器官受量及正常组织受量的差异。结果:应用AXB算法的计划中PTV最大剂量和平均剂量分别为(66.37±1.94)和(61.5±3.88)Gy;应用AAA算法的计划中分别为(64.56±1.75)和(62.02±4.77)Gy。前者PTV最大剂量高于后者,但平均剂量低于后者,两者差异均有统计学意义(P0.05)。两种计划在靶区的均匀性和适形度差异无统计学意义(P0.05)。两种计划的双肺剂量Dmax、Dmean和V20差异有统计学意义(P0.05),前者双肺Dmax和V20高于后者,但双肺的平均剂量Dmean低于后者。两种计划在正常组织的体积剂量差异无统计学意义(P0.05)。结论:虽然应用两种算法的计划均满足临床要求,但是与AXB算法相比,AAA算法低估了靶区最大剂量,高估了靶区平均剂量,同时也低估了正常肺部的体积剂量。     

不同算法下鼻咽癌调强放射治疗计划中空腔和骨性结构对剂量评估的影响

评估AAA、AXB算法在鼻咽癌调强放射治疗(IMRT)中剂量计算的准确性,并分析空腔和骨性结构对剂量计算准确性造成的影响,以期指导临床应用。选取20例鼻咽癌IMRT计划导入SciMoCa中,使用蒙特卡罗算法进行独立验算,以蒙特卡罗计算结果为标准,对比光子剂量算法(AAA和AXB)对靶区和危及器官的剂量差异,以及γ通过率,并分析空腔和骨性结构对剂量分布的影响。结果表明:使用AAA、AXB算法的计划平均γ通过率分别为95.99%和96.26%,无统计学差异(P>0.05)。靶区内空腔区域AAA、AXB算法的平均剂量偏差为-2.26%和-0.33%,γ通过率为80.22%和98.55%;靶区内骨性结构区域AAA、AXB算法的平均剂量偏差为1.43%和0.17%,γ通过率为93.25%和99.72%。AAA算法下靶区内空腔区域的γ通过率与其体积呈线性正比(r=0.65),靶区骨性结构区域的γ通过率与其体积呈线性反比(r=-0.74);当空腔体积<20 cm³或骨性结构体积>10 cm³时,γ通过率均<95%。使用AAA算法时需要注意靶区内空腔和骨性结构的体积对剂量计算准确性的影响,而使用AXB算法时无需考虑空腔和骨性结构体积的影响,其计算结果与蒙特卡罗算法更接近。     

一种基于笔形束核的快速剂量计算方法

针对传统笔形束核剂量算法计算过程复杂、速度较慢的问题,提出一种基于笔形束核的快速剂量计算方法。该方法在球壳坐标系下,利用射束与不同球壳层碰撞后轴线与体素相交情况的相似性,通过对每条射束只计算初始球壳层碰撞点处轴线与体素的相交情况,并将初始球壳层深度与其它球壳层深度的比值作为校正因子得到其他层碰撞点处轴线与体素的相交情况。避免射线追踪法的重复使用,在不影响算法精度的情况下节省大量时间。实验结果表明:在不同射野大小［（3×3）、（5×5）、（10×10） cm2］的水模体中计算深度剂量分布,两种算法的计算精度基本一致,改进算法的计算速度提升约2.7倍。同时当射野面积为（10×10） cm2时,在肺阻块模体和骨阻块模体不同深度的剖面剂量计算中,改进算法与传统算法的计算精度也基本一致,但计算速度提升约2.6倍。     

直线加速器均整和非均整模式下射线质和射野输出因子的蒙特卡罗模拟与实测值比较

目的:利用蒙特卡罗方法分别模拟True Beam直线加速器6 MV均整和非均整(Flattening Filter-Free,FFF)模式,计算其射线质和射野输出因子,并比较上述参数与实际测量结果的差异。方法:利用Beamnrc和Dosxyznrc程序建立加速器机头模型并计算两档能量在参考条件下不同射野的剂量学数据。输出上述数据,计算各个射野射线质与实际测量值的相对偏差,对其绝对值做统计分析;利用各个射野中心轴上水下10 cm处的剂量值获取射野输出因子,并计算与测量值的相对偏差,绝对化后做统计分析。结果:6 MV和6FFF两档能量射线质相对偏差绝对值分别为(0.459±0.462)%和(0.486±0.300)%,射野输出因子相对偏差绝对值分别为(1.315±1.868)%和(0.904±1.214)%。结论:该模型的射线质和输出因子与测量结果相对偏差较小,基本可用于临床剂量学研究。     

全身放射治疗的剂量测量研究

目的:在全身放射治疗条件下,测量直线加速器空气中射线场均匀性,水模体内剂量分布情况,以及不同规格水模体的百分深度剂量值。方法:将加速器的源皮距(SSD)延长至450 cm,机架头旋转为90°,准直器开到最大,治疗头旋转为45°,形成菱形射野,使用剂量测量仪:PTW-UNIDOS,电离室:PTW 30001,测量Varian Clinac 2100C直线加速器的剂量值。结果与结论:加速器在空气中射线场剂量:T方向上总的平均值为5.147,绝对误差为5.8%,归一后相对误差达到;G方向上总的平均值为5.124,绝对误差为5.1%,归一后相对误差达到;此加速器的射线场均匀性可以用于全身放射治疗。水模体内剂量分布情况,在10 cm深度处,平均剂量值为8.960,归一数据中的绝对误差为;在20 cm深度处,平均剂量为6.381,从归一数据中的绝对误差为。     

小野照射不同密度肺模体横向电子不平衡现象的蒙特卡罗模拟研究

目的:研究小野对不同密度肺模体横向电子不平衡程度的影响,为肺部小野放射治疗提供参考。方法:利用蒙特卡罗程序EGSnrc/DOSXYZnrc对不同射野照射包含不同密度肺组织的模体进行模拟,选择6和15 MV两种能量、8种射野大小[(0.2×0.2)cm2～(3.0×3.0)cm~2]、7种肺密度(0.001～1.000 g/cm~3)的不同组合,利用剂量衰减百分比(DRP)衡量横向电子不平衡的严重程度。结果:当肺密度小于0.4 g/cm~3时,DRP非常大且随密度剧烈变化,电子不平衡现象比较严重;当肺密度大于0.4 g/cm3时,DRP随密度变化幅度减缓。肺内剂量衰减程度随射野的增加而减小,肺组织后方相对更小的野会有较大程度的剂量升高。结论:低密度范围内,密度的改变会引起肺部剂量的剧烈变化,在使用小野对肺部肿瘤进行治疗时,应更加注意CT-电子密度转换曲线的准确性,谨慎选择放射治疗参数以保护肺周围重要危及器官。针对低密度肺的剂量计算,应选用考虑电子不平衡的更精确的剂量计算方法。     

PBC算法与AAA算法在肺癌调强放疗中的剂量学比较

目的:分析、比较笔形束卷积算法(PBC)和各向异性解析算法(AAA)在非小细胞肺癌(NSCLC)调强放疗计划设计中的剂量学差异。方法:随机选择7例NSCLC患者,采用Eclipse version 7.3.10计划系统提供的PBC算法和AAA算法对每例NSCLC进行IMRT的计划设计,比较靶区及危及器官的剂量分布、DVH等指标。结果:两种算法获得治疗计划的靶区剂量均匀性和适形度均无明显差别,食管、心脏、脊髓等危及器官的受量也基本相同。结论:对于NSCLC,剂量计算应采用受呼吸时相影响更小的AAA算法。     

AAA和PDIP算法在非均整模式容积调强放射治疗剂量预测方面的差异

【摘要】目的:探究各项异性算法（AAA）和射野剂量图像预测（PDIP）算法在非均整模式（FFF）容积调强放射治疗计划治疗前验证γ分析中的差异以及计划复杂程度对这种差异的影响,为临床上基于电子射野影像系统（EPID）的剂量预测算法的选择提供依据。方法:选取能量为6 MV FFF的两种测试野和16例头颈部肿瘤治疗计划,利用PDIP和AAA两种算法分别生成预测数据并与EPID实测数据进行γ分析,统计两种算法在不同γ评判标准下的通过率并计算通过率差异（Delta γ）。计算上述病例每个射野的复杂系数,分析不同标准下两种算法的Delta γ与复杂系数的相关性;利用γmean、γsd、γ1和γ通过率共同描述γ分布,并分析其与复杂系数间的相关性。结果:当评判标准为3%/3 mm或2%/2 mm时,不同算法下测试射野的Delta γ较小。当评判标准为1%/1 mm,不同开野的Delta γ变化明显:射野较小时,PDIP算法的通过率低于AAA;当射野增大到（10×10） cm2时,通过率基本一致;当射野继续增大时,PDIP算法的通过率逐渐高于AAA。全部射野的通过率与评判标准的关系类似:在3%/3 mm标准下,两种算法的结果基本一致;随着标准的提高,两种算法的通过率逐渐下降,二者之间的差异也逐渐明显。复杂系数与Delta γ、γmean、γsd和γ1为正相关,与γ通过率为负相关。结论:PDIP算法对于有机械臂支撑的EPID的剂量预测更准确;AAA则适用于无机械臂支撑的EPID或机械臂反散射影响较小的射野。当计划复杂程度或评判标准提高时,两种算法的差异也增大。计划复杂程度对FFF计划验证结果的影响是负面的。上述结果提示临床应针对性地选择计划验证工具来确保治疗的安全有效。     

模体大小对CBCT图像剂量计算的影响

目的：锥形束CT（CBCT）使用宽束X-射线,探测板获取的信号受散射线的影响很大。该文对扫描模体大小及散射体积对CBCT重建图像HU值及剂量计算的影响进行研究。方法：在Elekta Synergy-XVICBCT系统中对不同深度及散射体积的均匀水模和非均匀密度参考模体扫描,并测量感兴趣区域的HU值;建立考虑和不考虑散射的两组HU-物理密度曲线应用于水模及头颈部仿真模体CBCT图像进行剂量计算,与常规CT图像（FBCT）计算结果比较。结果：均匀水模CBCT图像的HU值随水模深度增加先增大后略有减少,随纵轴散射长度增加而减少,变化幅度最大均接近10%。随散射长度增加,非均匀密度参考模体CBCT图像的高密度组织的HU值减少而低密度组织HU值增加,对1.609 g/cm3致密度骨最大减少约1422 HU。均匀水模和头颈部仿真模体CBCT图像使用考虑散射的HU-物理密度修正曲线计算与FBCT图像比较结果为：点绝对剂量（cGy/MU）最大偏差小于1.5%,等剂量线偏差小于2 mm~3 mm,2%/2 mm DTA指数的通过率平均大于97%,明显优于不做散射修正的结果。结论：Elekta Synergy-XVI系统获取CBCT图像的HU值受扫描模体的几何大小及散射体积影响很大,应选择与扫描患者近似几何大小及人体组织等效的HU-密度校准模体。考虑模体大小及散射修正的头颈部模体CBCT图像用于剂量计算能满足临床要求。     

食管癌调强放疗计划中AAA算法与PBC算法的对比研究

目的：比较Varian治疗计划系统Eclipse中AAA算法和PBC算法在食管癌调强放疗中的剂量学差异。方法：选择22例中段食管癌患者,分别采用AAA算法与PBC算法设计两种调强计划,比较靶区的剂量分布,肺、脊髓和心脏等危及器官受照剂量的差异。结果：PGTV最大剂量、PTV平均剂量和左肺的平均剂量两种算法无显著性差异（P〉0．05）,PGTV和PTV最小剂量、PTV最大剂量、参考剂量所包靶区的体积（V95）和其他危及器官的受量,两种算法均有显著性差异（P〈0．05）。结论：与PBC算法相比,AAA算法对不均匀组织的修正更加精确,对于食管癌这种与肺相关的剂量计算采用AAA算法更准确一些。     

基于蒙特卡罗模拟的直肠癌术前容积调强放射治疗计划剂量验证

目的: 通过蒙特卡罗模拟评价基于各向异性解析算法（AAA）直肠癌术前容积调强放射治疗计划（VMAT）的剂量计算精度。方法: 选取20例基于AAA算法和RapidPlan模型优化的直肠癌术前VMAT计划,通过对比蒙卡模拟与治疗计划计算结果的平均DVH、靶区适形度（CI）、靶区均匀性（HI）和Gamma 3D通过率等参数,评估基于AAA算法的VMAT治疗计划剂量计算精度。结果: 两种Gamma 3D评估策略通过率的均值与标准差分别为97.58±0.47%（Max Dose）、92.46±1.76%（Local Dose）,且差异具有统计学意义（P<0.05）;对PTV和PGTV的CI、DMin、膀胱的D50%、DMean等不符合正态分布的参数做相关样本非参数检验,除PGTV的CI和Dmin外,差异均具有统计学意义（P < 0.05）;其他服从正态分布的参数做配对样本T检验,差异均具有统计学意义（P < 0.05）。结论: Rapidplan模型计划在低剂量区通过率较低,说明AAA算法射野边缘低剂量区计算偏差较大;靶区Dmin与算法的精度较为相关,CI和HI参数相对于蒙卡模拟结果有一定差异;AAA算法在股骨头和膀胱的D50%、DMean相对蒙卡模型有不同程度的低估。     

各向异性分析算法和光子笔形束卷积算法在食管癌放射治疗中的剂量学比较

目的比较食管癌调强放射治疗各向异性分析算法（AAA）与光子笔形束卷积（PBC）算法的剂量学差异。方法选取9例食管癌患者,其中男性6例,女性3例;年龄54-68岁,平均年龄61岁。用瓦里安Eclipse 8.6治疗计划系统设计5野均分逆向调强计划,分别用AAA和PBC算法模型计算并利用COMPASS进行剂量验证。利用剂量体积直方图比较靶区、肺、心脏和脊髓照射剂量和体积。数据应用SPSS15.0进行配对t检验分析。结果大体肿瘤区（GTV）的均匀性指数（HI）、适合度指数（CI）、Dmean及计划靶区（PTV）的HI,AAA结果均优于PBC算法,差异均有统计学意义（P〈0.05）。AAA双肺各指标差值为-0.02%～-1.87%,即低估了肺2%以内的受量。PBC算法双肺各指标差值为-3.95%～1.05%,低剂量区（V5～15）低估了肺4%以内的受量,高剂量区（V20～30）则稍高估。对于脊髓,AAA和PBC算法分别高估了1.57%、4.49%。两种算法都低估了心脏的受量,但AAA相对准确。结论食管癌放射治疗中采用AAA优于PBC算法。     

CT值对剂量计算结果的影响

目的：通过CT值对剂量计算结果影响的研究。分析不做组织均匀性校正剂量计算在人体不同部位带来的剂量误差。材料和方法：在Varianeclipse治疗计划系统（版本7．3．10）中构建-30cmx30crux30cm虚拟模体,计算设置”SSD=100cm。照射野大小10cmxl0cm,给予处方剂量200 cGy。分别计算在模体不同深度赋予模体不同CT值的机器输出剂量。结果：深度越大,计算结果随CT变化越大;同一深度。负CT值比正CT值影响要大。结论：在实际病人照射中对于肺部肿瘤或者纵隔穿过肺组织的肿瘤．用6MV或15MVX射线实施照射射线穿透肺组织大于3cm,如果不做组织不均匀性校正,6MVX射线计算结果会带来大于5％的误差,15MVX射线计算结果会带来大于2％的误差,穿透肺组织越深,误差越大;对于骨组织,因为骨组织厚度一般为1em-3em,如果不做组织不均匀性校正,计算结果仅会带来大约1％的误差;对于其它组织实际照射中,如果不做组织不均匀性校正计算结果也仅会带来1％一2％的误差。