基于深度学习的危及器官自动勾画软件系统DeepViewer在放疗中的应用及评估

目的:将一款基于深度学习的危及器官自动勾画软件系统DeepViewer应用于临床,实现自动勾画肿瘤患者治疗计划中危及器官的功能。方法:DeepViewer使用改进后的全卷积神经网络U-Net来实现自动勾画患者CT扫描部位所包含的危及器官,并使用Dice相似性系数(DSC)对比分析这22种危及器官自动勾画与手动勾画的差异。结果:11种危及器官DSC平均值在0.9以上,5种危及器官DSC平均值为0.8~0.9,5种器官DSC平均值为0.7~0.8,视交叉DSC平均值最低,为0.676。总体结果表明DeepViewer系统能够较准确地自动勾画出危及器官,特别是左、右肺、膀胱、脑干等器官,已基本满足临床需求。结论:DeepViewer软件系统可以实现放疗肿瘤患者危及器官的自动勾画,准确性较高。同时,DeepViewer系统勾画完毕后,可以通过网络系统自动传输RTStructure DICOM3.0文件,无需其他操作,能极大地提高临床医生工作效率,降低治疗计划流程中的勾画总时间。

SPEEDO:一款快速准确的碳离子蒙特卡罗剂量计算程序

目的:开发一款用于碳离子治疗的快速准确的蒙特卡罗程序SPEEDO。方法:对于电磁过程,采用连续慢化近似的II类浓缩历史模拟方案,模拟能量歧离、射程歧离、多重散射和电离过程。对于核相互作用,本研究考虑5种靶核:氢、碳、氮、氧和钙。产生的次级带电粒子遵循同样的浓缩历史框架。本研究模拟碳离子在4种材料(水、软组织、肺和骨头)中的输运过程,并将计算的剂量结果与放射治疗物理专用蒙特卡罗模拟软件TOPAS进行对比验证,最后与在武威重离子治疗中心医用重离子加速器示范装置(HIMM-WW)上测得的水箱剂量进行对比。结果:SPEEDO的模拟结果与TOPAS具有良好的一致性。对于每种材料在物理剂量大于其体素最大剂量点10%的体素区域,两者的相对最大剂量平均误差均小于2%。在治疗能量为400 MeV/u时,SPEEDO的计算时间(13.8 min)明显小于TOPAS的计算时间(105.0 min)。SPEEDO的计算结果与HIMM-WW的测量值在横向剂量分布和积分剂量深度曲线方面展现出良好的一致性。结论:SPEEDO程序可以准确快速地实现碳离子的蒙特卡罗剂量计算。

螺旋断层放疗的快速蒙特卡罗剂量验证模块开发

目的:开发用于螺旋断层放疗(TOMO)的基于GPU加速蒙特卡罗独立剂量验证模块,并将其集成到商业软件Archer QA,应用于临床。方法:首先,采用TOPAS构建TOMO治疗头模型,并获得相空间文件;然后,使用一种快速的透射粒子权重调制算法来模拟粒子在多叶准直器中的输运,以提高计算效率;最后,调用Archer QA里基于GPU加速的蒙特卡罗算法来模拟粒子在患者体内的输运。为验证模型的准确性,比较水箱中不同开野条件下Archer QA计算剂量与测量剂量的差异。此外,选取15例临床病例,其中头颈部、胸腹部、全身各5例,对比Archer QA计算剂量、治疗计划系统(TPS)计算剂量和Arc CHECK测量剂量两两之间的差异。结果:在开野为40 cm×5.0 cm、40 cm×2.5 cm、40 cm×1.0 cm的水箱测试中,Archer QA计算的百分深度剂量、横向剂量分布、纵向剂量分布与对应测量值的平均全局相对误差分别为0.72%、0.66%、0.54%,98%以上体素全局相对误差小于1%。对于15例临床病例,在2%/2 mm的标准下,Archer QA与TPS的平均Gamma通过率为98.1%。相同标准下,Archer QA与Arc CHECK测量值的平均Gamma通过率为99.4%,TPS与Arc CHECK测量值的平均Gamma通过率为99.1%。所有病例模拟的统计误差均小于1%,基于患者CT计算的平均时间为87 s,基于Arc CHECK模体计算的平均时间为64 s。结论:Archer QA能提供快速且准确的剂量计算,可用于TOMO计划的独立剂量验证。

一种自动确定放疗原始等中心的新方法

目的:提出一种通过勾画标记点结构自动确定放疗原始等中心的方法(以下简称新方法),通过与常规方法作比较分析测试新方法的应用价值。方法:选取40例接受放射治疗的腹部肿瘤患者的定位CT图像,其中标记点出现在1层、2层CT层面各20例。使用常规方法(通过Eclipse计划系统的十字定位工具手动确定原始等中心),然后使用新方法(通过自动勾画标记点结构并进行位置计算自动确定放疗原始等中心),分析两种方法确定的原始等中心之间坐标的差异。此外,还手动勾画了标记点结构。结果:与手动勾画标记点结构相比,自动勾画20例2层CT图像中标记点的Dice相似性指数(DSC)值为(0.79±0.06),40例左右方向(x轴)偏差绝对值、腹背方向(y轴)偏差绝对值的均值分别为0.04、0.05 cm。标记点出现在2层CT图像的20例中,头脚方向(z轴)偏差绝对值的平均值、标准差、最大值、最小值分别为0.22、0.03、0.26、0.16 cm。结论:本文提出的新方法可以快速、精确地计算出放疗原始等中心坐标,特别是当标记点出现在2层CT图像时,可以有效弥补常规方法的缺陷。

基于临床质子加速器的DeepPlan笔形束模型构建

目的:基于佛罗里达大学质子放疗中心(University of Florida Health Proton Therapy Institute,UFHPTI)质子加速器在笔形束扫描模式下的临床实验数据,在DeepPlan中构建相应模型,验证模型构建的准确性并初步应用于临床前列腺癌的剂量计算。方法:在DeepPlan质子模块中建立UFHPTI质子加速器的笔形束计算模型,并将剂量计算结果与临床实验数据进行对比,包括30组积分深度剂量(Integrated Depth Dose,IDD)、30组空气中质子束斑发散大小、1组多能量多点照射下的纵向扩展布拉格峰(Spread Out Bragg Peak,SOBP)和横向剂量分布,以此验证模型构建的准确性。最后以UFHPTI的两个前列腺癌临床放疗计划为指导,将DeepPlan计算结果与商用放疗计划系统RayStation计算结果通过PTW公司的VeriSoft软件进行gamma分析。结果:DeepPlan质子模块计算产生的30组IDD与UFHPTI加速器的临床实验数据平均相对误差为0.01%,最大相对误差为0.23%;30组空气质子束斑发散大小与临床实验数据平均相对误差为0.15%,最大相对误差为1.14%。在多能量多点照射下,DeepPlan质子模块计算产生的SOBP与临床实验数据平均相对误差为1.07%,最大相对误差为3.91%;横向剂量分布和临床实验数据平均相对误差为1.92%,最大相对误差为4.09%。针对两个前列腺癌的放疗计划,DeepPlan质子模块与RayStation计算的三维剂量结果在以3 mm/3%的标准下每个子野的gamma通过率都达到95%以上,其中病例1两个子野(270°和90°方向)的gamma通过率分别为96.4%和97.5%,病例2两个子野(270°和90°方向)的gamma通过率分别为99.3%和98.9%。结论:在DeepPlan中构建了与UFHPTI质子加速器相匹配的笔形束模型,该模型可初步应用于临床前列腺癌的剂量计算。

基于U-net的心脏自动勾画模型的临床应用及改进

目的:拟分析基于不同医院数据的心脏自动勾画模型在临床应用中的适用性及其改进方法。方法:首先,建立基于U-net和Inception模块的心脏自动勾画网络。其次,收集不同治疗中心的患者数据:中国科学技术大学附属第一医院65例(数据1)、MICCAI2019比赛数据50例(数据2)、数据1和2的混合数据(数据3)、郑州大学第一附属医院50例(数据4)和郑州大学第一附属医院100例(数据5),分别训练得到模型1~5。然后,以郑州大学第一附属医院59例患者作为测试集,使用形状相似性系数(DSC)评估该测试集在不同模型上的分割精度,比较模型之间的差别。最后,将模型3作为心脏预训练模型,采用数据5进行模型再训练,分别测试3组实验(20例/次×5次、10例/次×10次、5例/次×20次)对心脏预训练模型的改进情况。结果:测试集在模型1~5中的平均DSC为0.926、0.932、0.939、0.941和0.950。在再训练过程中,模型在20例/次×5次的实验中表现更稳定。结论:基于不同医院的数据训练模型在心脏自动勾画的临床应用上表现存在差异,使用本地医院数据进行训练的模型预测精度更高。对于非本地数据训练的模型,基于本地数据再训练可以有效提高模型预测的精度,其中以20例/次的再训练方式效果较好。

基于级联3DU-Net的CT和MR视交叉自动分割方法

目的:基于级联3D U-Net,利用配对患者头颈部数据[CT和磁共振图像(MRI)],取得比仅CT数据更高分割精度的视交叉自动分割结果。方法:该级联3D U-Net由一个原始3D U-Net和改进的3D D-S U-Net(3D Deeply-Supervised UNet)组成,实验使用了60例患者头颈部CT图像及MRI图像(T_(1)和T_(2)模态),其中随机选取15例患者数据作为测试集,并使用相似性系数(DSC)评估视交叉的自动分割精度。结果:对于测试集中的所有病例,采用多模态数据(CT和MRI)的视交叉的DSC为0.645±0.085,采用单模态数据(CT)的视交叉的DSC为0.552±0.096。结论:基于级联3D U-Net的多模态自动分割模型能够较为准确地实现视交叉的自动分割,且优于仅利用单模态数据的方法,可以辅助医生提高放疗计划制定的工作效率。

术中放疗设备的研究进展

术中放疗(Intra-Operative Radiation Therapy,IORT)是指在手术中对患者瘤床、可见肿瘤或易复发转移部位进行单次大剂量照射的放射治疗。鉴于IORT在临床使用中的优势,其在国内外多种癌症的治疗中呈现快速发展的趋势,但国内尚缺乏对现有IORT设备的系统性研究。本文就目前IORT主要厂家的设备和技术在临床应用中的问题进行详细分析和介绍,为各医院和研发单位未来的采购和研发提供建议,推进IORT领域临床和医用设备的进一步发展。

基于循环一致性生成对抗网络的盆腔伪CT生成方法

目的:基于循环一致性生成对抗网络(CycleGAN),利用非配对患者盆腔部位数据,实现MRI和CT图像之间的相互转换,并对基于该模型生成的盆腔伪CT(sCT)进行精度和剂量性能的评估。方法:该CycleGAN网络包含两个生成器和两个判别器。先基于全卷积网络(FCNs)构建两个生成器,一个将2D盆腔MRI转换为2D盆腔sCT图像,另一个将CT图像转换为伪MRI(sMRI)图像。再基于FCNs构建两个判别器,用于对真实图像和生成的伪图像进行判别,提升生成图像的质量。为保证sCT图像与MRI图像的一致性,引入归一化互信息作为相似性约束损失项,对模型进行改进。训练集包括35例患者盆腔部位的T1-MRI图像和另外36例患者盆腔部位的CT图像,测试集包括10例盆腔部位患者的MRI和CT图像,评估方法包括sCT与CT图像的误差和放疗剂量伽马通过率。结果:对于测试集中所有病例,生成的sCT与真实CT图像之间的平均绝对误差(MAE)为35.537(±4.537)HU;基于体素的平均剂量差异最大为0.49%;以3%/3 mm、2%/2 mm和1%/1 mm为标准的平均伽马通过率分别高于99%、98%和95%。结论:使用CycleGAN网络和非配对患者训练数据可以生成准确且符合临床剂量精度要求的盆腔部位sCT图像。

淮南新庄孜矿煤矸石充填复垦土壤中镉的迁移特征

镉(Cd)是严重危害人类健康的一种重金属元素,具有较强的生物毒性。为了保证矿区充填复垦土地种植农作物的生态安全,以淮南新庄孜矿煤矸石充填复垦治理区为对象,对其土壤和煤矸石中镉元素的含量进行了跟踪分析研究,结果表明,煤矸石充填复垦区土壤中垂直方向上各层镉元素含量均高于淮南市土壤背景值和中国土壤背景值,其中靠近填充物——煤矸石的土壤镉含量超标率最高,从土壤中镉元素的水平和垂直空间分布来看,复垦充填物——煤矸石因受淋溶作用造成的重金属元素的排放和迁移直接或间接污染了复垦土壤的生态环境,其中镉元素已经出现富集,甚至达到了污染水平。

基于2D/3D U-plus-net的心脏自动分割

目的:利用2D/3D U-plus-net提高心脏自动分割的准确率。方法:收集郑州大学第一附属医院60例患者胸部扫描CT图像(数据A)及中国科学技术大学附属第一医院45例患者胸部扫描CT图像(数据B)。基于改进的AlexNet将CT图像分为两类:心脏CT图像和无心脏CT图像。在2D/3D U-net拓扑结构基础上,通过减小网络深度、在长连接中增加新节点、增加解码器中卷积次数的方法,得到改进后的2D/3D U-plus-net;将靠近腹部的心脏CT图像(图像张数由预实验决定)输入3D U-plus-net,其余图像输入2D U-plus-net;采用5倍交叉验证法对模型进行训练及测试。最后通过Dice系数、HD95和平均表面距离(MSD)评估自动分割精度。结果:数据A自动分割的Dice系数为0.941±0.012,MSD为(3.918±0.201)mm,HD95为(5.863±0.561)mm;数据B自动分割的Dice系数为0.934±0.014,MSD为(4.112±0.320)mm,HD95为(6.035±0.659)mm。结论:基于2D/3D U-plus-net的分割方法提高了心脏自动分割准确率。

基于自动勾画和快速蒙特卡罗计算的放射治疗全身器官剂量数据库平台的可行性研究

目的:探讨建立一种放射治疗全身器官剂量数据库平台的可行性。方法:使用基于深度学习的自动勾画软件DeepViewer^(®)在1例食管癌患者的全身CT上勾画全身器官,然后利用基于GPU加速的蒙特卡罗软件ARCHER计算相应的器官剂量分布,最后利用Lyman-Kutcher-Burman(LKB)模型评估放疗患者正常组织并发症概率(NTCP)。结果:针对该病例,成功建立基于DeepViewer^(®)、ARCHER和LKB模型的全身器官剂量数据库,发现距离靶区越近的器官剂量越大,其中心脏与靶区间距离最小,剂量为14.11 Gy,但因其模型参数特殊,通过LKB模型计算的NTCP为0.00%;左、右肺的剂量分别为3.19和1.16 Gy,但是NTCP值却很大,分别为2.13%和1.60%。对于距离靶区较远的头颈部器官(视交叉、视神经和眼)和腹部器官(直肠、膀胱和股骨头)剂量分别约为9和2 mGy,并且NTCP均近似为0.00%。结论:研究结果证明通过自动勾画软件DeepViewer^(®)、蒙特卡罗软件ARCHER和LKB模型建立全身器官剂量数据库的可行性。

基于nnU-Net的宫颈癌近距离治疗中高危临床靶区及危及器官的自动勾画

目的:基于一种深度学习卷积神经网络模型(nnU-Net)实现CT引导的宫颈癌近距离治疗中高危临床靶区(HR-CTV)及危及器官(OARs)的自动勾画,探讨其临床应用价值。方法:纳入医院已完成图像引导近距离治疗的63例未手术的局部晚期宫颈癌患者的CT图像作为研究数据,由1名高年资医师对所有HR-CTV及OARs(膀胱、直肠及乙状结肠)进行统一勾画,将手动勾画的HR-CTV及OARs作为金标准,模型自动勾画结果与作为金标准的手动勾画图像进行比较。采用Dice相似性系数(DSC)对勾画的HR-CTV及OARs的精准度进行评价。结果:HR-CTV、膀胱、直肠和乙状结肠的DSC值分别为0.903±0.015、0.948±0.011、0.903±0.008及0.803±0.024。结论:本模型可准确勾画HR-CTV、膀胱、直肠及乙状结肠,但放疗医生仍应该仔细检查勾画结果。

结合伪MRI信息的腹部CT危及器官自动勾画

目的:结合伪MRI(sMRI)软组织信息,提出新的腹部器官自动勾画模型,改进CT软组织的勾画效果。方法:使用两个独立的深度神经网络分步完成病人腹部危及器官的自动勾画。首先,基于CycleGAN网络构建由CT图像转换sMRI图像的模型,采用去噪判别器等改进方法,得到器官轮廓一致的高清晰度sMRI。其次,使用sMRI与手工勾画信息训练自动勾画模型ResidualU-Net,在CT和sMRI上分别自动勾画危及器官轮廓,ResidualU-Net的残差模块能够充分利用提取到的特征来区分不同的器官。采用戴斯相似性系数(DSC)作为自动勾画模型分割精度的评价标准,35例宫颈癌与35例前列腺癌患者用于自动勾画模型的训练和评估。结果:结合sMRI信息的自动勾画模型在直肠、膀胱、左右股骨头的平均DSC分别为0.779±0.021、0.944±0.006、0.834±0.006、0.845±0.021。结论:使用结合sMRI信息的腹部CT自动勾画方法,可以在直肠获得更精确的自动勾画结果。

放疗计划系统DeepPlan光子放疗剂量计算的临床可行性验证

目的:评估DeepPlan放疗计划系统患者计划剂量计算的准确性和临床应用的可行性。方法:剂量算法准确性评估主要是针对YY 0775号和YY/T 0889号报告中的例题内容进行测量验证。临床病例验证是基于Pinnacle计划系统设计的前列腺肿瘤患者9例、胸部肿瘤患者13例和头颈部肿瘤患者5例,试验将各病例原计划优化的子野等信息直接导入DeepPlan进行重新剂量计算,比较不同计划系统得到的靶区和危及器官剂量分布,并用PTW VeriSoft软件对两组计算结果进行全空间剂量γ分析。结果:DeepPlan光子剂量算法通过了剂量计算准确性验证,YY 0775号报告中所有测试例题误差均在2%以内。YY/T 0889号报告中所有患者计划的γ通过率均在96.8%以上,复合野的γ通过率平均值为98.1%。在病例验证中,前列腺肿瘤病例的等中心层面2Dγ通过率平均值为97.6%,3Dγ通过率平均值为96.9%。胸部肿瘤病例的等中心层面2Dγ通过率平均值为98.7%,3Dγ通过率平均值为98.3%。头颈部肿瘤病例的中间层面2Dγ通过率为98.6%,3Dγ通过率平均值为98.8%。结论:通过模体实际测量和临床病例测试,验证了DeepPlan光子放疗剂量计算的准确性和临床应用的可行性。

通用图形处理单元快速蒙特卡罗软件ARCHER-NM在个体化β放射性核素治疗剂量计算的可行性研究

目的:本研究旨在通过模拟实验验证基于通用图形处理单元(GPU)的快速蒙特卡罗(MC)剂量计算引擎ARCHER-NM用于放射性核素药物治疗个体化剂量计算的可行性和优势。方法:对比ARCHER-NM和MC软件GATE在核素点源水模体实验和放射性核素药物治疗(RPT)患者剂量计算的结果以验证ARCHER-NM计算的可信度与效率。点源水模体实验中考虑RPT常用核素67Cu、89Sr、90Y、131I、177Lu及188Re以验证ARCHER-NM对于不同放射性核素的泛用性。以密歇根大学177Lu-DOTATATE治疗患者公开数据集提供的2例患者数据为例进行RPT患者个体化剂量计算测试。采用Gamma通过率、剂量体积直方图(DVH)及器官平均剂量比较ARCHER-NM与GATE患者剂量计算结果的一致性,统计运算时间以评估MC计算的效率。结果:所有核素的水模体实验中ARCHER-NM与GATE平均剂量相对差异在-1.63%~2.29%范围内,差异绝对平均值1.15%,显示出良好的一致性。两例患者的剂量结果显示,ARCHER-NM与GATE的所有器官平均剂量百分误差均<4%。两例患者最大剂量3%等剂量线内2 mm/1%标准下Gamma通过率分别为98.8%和98.6%,此外,同样模拟5×109次衰变,在配置24 GB Nvidia Titan RTX的个人主机上ARCHER-NM仅需运行90 s,而在112个线程服务器上GATE仍需要9 h以上。结论:本研究通过水模体实验验证了ARCHER-NM剂量计算的准确性与泛用性,通过177Lu-DOTATATE患者器官剂量计算证实ARCHER-NM能够准确且快速地完成RPT患者个体化内照射剂量计算,对患者后续治疗用药剂量计划制定及肾脏等危及器官的保护具有积极意义。

DeepPlan系统中快速直接子野优化在临床中的应用研究

目的:通过与Pinnacle计划系统在临床静态调强放疗(intensity modulated radiation therapy,IMRT)病例上的对比,研究自主研发的DeepPlan计划系统的快速直接子野优化模块的临床应用性能。方法:选取安徽省肿瘤医院25例肿瘤患者资料(其中6例头颈部、10例胸部和9例盆腔),分别使用DeepPlan和Pinnacle制定静态调强放疗计划,比较两个计划系统优化后的靶区适形度和均匀性、机器跳数、子野数的差异,并针对宫颈癌病例比较剂量学参数差异。结果:两个系统中所有病例均满足临床剂量要求,DeepPlan的平均优化时间为86 s,平均剂量计算时间为8.36 s。与Pinnacle相比,DeepPlan优化出的放疗计划具有更小的机器跳数、更多的子野和更大的靶区适形度指数(conformity index,CI),差异具有统计学意义(t=-3.208、2.912、2.875,P<0.05);靶区均匀性指数(homogeneity index,HI)的差异无统计学意义(P>0.05)。在宫颈癌病例中,DeepPlan优化后的膀胱V40低于Pinnacle(t=-5.498,P<0.05),小肠V20高于Pinnacle(t=2.581,P<0.05)。结论:DeepPlan通过图形处理器(graphics processing unit,GPU)加速能够在较短时间内完成直接子野优化,得到满足临床要求的静态调强放疗计划。与Pinnacle相比,DeepPlan系统有更好的靶区适形度和更小的机器跳数,但子野数更多,对宫颈癌病例中膀胱的保护略好,对小肠的保护略差。

基于三维预测剂量的自调节调强放疗自动计划方法

目的开发一种基于预测剂量的自调节调强放射治疗自动计划方法,以增强自动计划的鲁棒性。方法利用3D U-Res-Net_B网络预测出三维剂量分布后,在直接子野优化的每次迭代中先基于上次迭代结果计算当前剂量,再联合预测剂量计算目标剂量,然后以此为目标进行优化。完成所有迭代或满足循环退出条件后,得到最终的治疗计划。在30例直肠癌病例上进行测试,验证算法的效果。结果临床计划治疗靶区的V100%均值和标准差为(95.03±0.91)%,自动计划为(94.67±1.96)%,接近临床值(P>0.05),而预测值为(92.90±2.13)%,与临床计划的差异具有统计学意义(t=29.0,P<0.05);自动计划在小肠V35、膀胱V40、股骨头的V20~V40等多项指标上低于预测值和临床值,且差异具有统计学意义(t=4.5~118.0,P<0.05),在其他危及器官的指标上与临床值的差异无统计学意义(P>0.05)。结论本方法增强了自动计划的鲁棒性,提高了其应对复杂情况的能力。

基于不同相对生物效应模型评估质子放疗生物剂量

目的评估两种相对生物效应模型计算的生物剂量,并与传统临床质子放疗生物剂量相比较.方法使用粒子模拟工具(TOPAS)分别在水箱和两例患者模体(脑部和前列腺)计算物理剂量、剂量平均LET(dose averaged linear energy transfer,LET_(d))和径迹平均LET(track averaged linear energy transfer,LET_(t))的全空间分布,并根据两种不同机制相对生物效应模型计算生物剂量Dose_(LETd)和Dose_(LETt),计算传统临床质子生物剂量(Dose_(1.1))时取相对生物效应为1.1.在水箱中对比3种生物剂量的差异,在患者模体中为了量化3种方法的差异,根据物理剂量大小选取3个点(D_(1)、D_(2)、D_(3))的生物剂量相比较.结果水箱中Dose_(LETd)和Dose_(LETt)随水深度变化表现趋势一致,在质子束射程末端均高于Dose_(1.1).在患者模体中,Dose_(LETd)和Dose_(LETt)最大差异为10.08 cGy,相对差异<5%.DoseLETd和Dose_(LETt)与Dose_(1.1)相比,在脑部肿瘤靶区最大差异分别为71.97和61.91 cGy,相对差异<25%;在前列腺肿瘤靶区内最大差异分别为25.95和19.96 cGy,相对差异<12%;但在靶区外差异很小,脑部和前列腺肿瘤靶区外最大差异分别为5.99和9.92 cGy,相对差异<5%.结论基于LETd和LETt的两种相对生物效应模型计算的生物剂量在水箱和患者模体差异很小,但与传统临床质子放疗生物剂量相比时在高剂量区有很大的差异.