复杂处方和解剖分段的食管癌自动计划建模

目的 研究在复杂处方和解剖分段等临床条件下，基于瓦里安RapidPlan模块建立食管癌放疗自动计划整合模型的可行性及其剂量学特点。方法 收集301例多处方、多分段的食管癌放疗计划导入RapidPlan系统，在ModelAnalytics （MA）工具辅助下对模型进行统计学分析和离群值处置，建立初始模型。再利用未参与建模的40例临床食管癌治疗计划，通过RapidPlan模型对其进行重新优化以评估模型的自动优化效果，并以此作为反馈数据，进一步调试和优化迭代模型参数，分别对两组计划的各主要参数进行比较。结果 通过增大样本量和按剂量比例（而非命名规则）匹配结构等方法，本工作成功建立了复杂处方和解剖分段下的整合RapidPlan食管癌自动放疗计划模型。RapidPlan和临床计划对于不同器官的保护各有优势，但均符合临床要求。相对传统人工计划的试错过程，RapidPlan更加高效，且减少了主观因素差异造成的计划质量不一致。结论 本工作提出了在复杂解剖分段和处方条件下建立食管癌自动放疗计划整合RapidPlan模型的方法，并基于独立病例验证了其可行性和剂量学表现。     

双能锥形束CT的分解算法和成像物体尺寸依赖性研究

目的:分析"直接分解"和"迭代分解"两种双能锥束CT(DECBCT)分解算法对于不同尺寸模体图像质量和物质分解精度的影响。方法:利用CatPhan604模体和定制套环组合,模拟不同尺寸的患者成像部位,在Edge加速器锥形束CT(CBCT)系统上分别获取高能140 kVp和低能100 kVp的CBCT,并分别利用两种算法...     

放疗质控信息管理系统的本地化部署和初步应用

目的介绍开源放疗质控信息管理系统(QA Track+系统)及其本地化部署流程和初步应用情况。方法基于质控服务器软硬件系统配置,制定满足本中心需求的本地化部署策略,利用防火墙设置和分级设置确保服务器与各网络信息交互时的数据安全,利用Python语言编制个性化的质控管理序列。回顾性分析2019年11月至2020年7月美国瓦里安公司EDGE加速器日检质控数据,并以图表形式展示分析周期内日检指标的分布情况。结果QA Track+开源软件平台具有软硬件兼容性好,质控序列可编辑性强,数据网络结构安全性强等特点。结论可用于放疗中心质控项目的记录、批量存储与分析,以及基于先验知识为输入项的加速器性能指标趋势预测与分析等工作,可为其他放疗中心开展相关质控工作提供数据参考和技术支持。     

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。