改良二维矩阵探测器MatriXX测量方法在立体定向放射治疗计划验证中的应用

目的探讨改良二维矩阵探测器MatriXX测量方法在立体定向放射治疗(SBRT)计划验证中的应用价值。方法随机选取2020年1月至2022年12月于医院行SBRT的40例患者的治疗计划,重新设计以二维矩阵探测器MatriXX为模体的验证计划。设置机架和准直器为0°,源皮距(SSD)为140 cm,MatriXX上增加厚度5 cm的固体水,按照验证计划要求摆位(摆位前确认医用直线加速器十字线精度)。首先,完成1次传统等中心摆位测量,然后,采用改良方法进行多次测量,即通过移动MatriXX位置提高分辨率:将治疗床沿正x方向分别移动2.5、5.0 mm并出束测量,沿正y方向分别移动2.5、5.0 mm并出束测量,再将治疗床沿正x方向和正y方向分别移动2.5、5.0 mm进行组合测量,共得到9组测量数据。将改良方法测量得到的9组数据整合为1组数据,得到分辨率为2.5 mm(SSD=140 cm时分辨率为2.5 mm,相对于SSD=100 cm时分辨率约1.8 mm)的SBRT计划数据,然后将该数据与治疗计划系统计算数据比较,得出改良方法的γ通过率,再与传统单次测量的γ通过率进行比较。结果改良方法和传统单次测量的γ通过率(3%/2 mm)分别为(98.2±1.0)%、(95.2±1.8)%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论改良二维矩阵探测器MatriXX测量方法可提高MatriXX的分辨率,进而提高SBRT计划验证的γ通过率,可用于小靶区、高剂量梯度的计划验证,也可进行医用直线加速器平坦度和对称性等精细测量。

螺旋断层放疗计划参数对鼻咽癌患者螺旋断层放疗计划的影响

目的探讨螺旋断层参数对鼻咽癌患者放疗计划的影响,为临床鼻咽癌患者放疗计划设置合理的计划参数提供参考。方法随机选取T3N1M0鼻咽癌患者5例,将患者的定位数据和靶区器官结构传至螺旋断层治疗计划系统中。固定优化条件和迭代次数,交叉改变计划参数Field width,Pitch,MF的值,以中间值作为参考,即每个患者设计7个放疗计划。评价患者的靶区适行性指数(CI)、均匀性指数(HI)、D95、器官的最大剂量(D_(max))和平均剂量(D_(mean)),计划的出束时间。结果 Field width主要影响治疗时间,对靶区的均匀性和适形度也有少许影响;Pitch对靶区均匀性、适形度和器官的受量没有显著影响,相对于Field width对治疗时间的影响,Pitch对治疗时间的影响较小;MF对治疗时间的影响小于Field width,但大于Pitch对治疗时间的影响,同时MF也影响靶区的适形性和均匀性。结论鼻咽癌患者螺旋断层放疗计划参数设置建议为Field width=2.5 cm,Pitch=0.287,MF=1.6~2.8。

EUD优化方法在直肠癌调强放疗中的应用

目的:直肠癌是消化道最常见的恶性肿瘤之一。放疗是直肠癌的一种重要治疗手段,而调强放疗作为一种高精度的适形放疗而被广泛应用。但大部分的IMRT计划都是采用物理约束条件,只能对ROI(感兴趣区)的剂量体积曲线的一个或几个点进行约束,而EUD则能对ROI的整条曲线进行约束。本文研究EUD在直肠癌调强中的应用价值。探讨调强放疗计划中EUD(等效均匀剂量)优化方法在直肠癌放疗中的应用价值。方法:随机选取本科已经接受调强放疗的Ⅲ期直肠癌术后患者10例,其中PTV(planning target volume)处方剂量50GY。用两种不同的目标函数约束,一组(DV组)用物理优化方法;另一组(EUD组)在物理优化的基础上把重要器官(膀胱、股骨头、小肠)的约束条件改为Max EUD约束,其他不变。比较这两种优化方法的剂量学差异。结果:EUD优化方法组和物理优化组PTV的剂量无明显的差异,但重要器官的剂量比物理优化组的剂量低,经配对t检验P<0.05。结论:EUD优化方法能更好的保护重要器官,对降低直肠癌的放疗并发症有重要的临床意义。

多叶准直器到位精度的检测

目的探讨多叶准直器到位精度的检测方法。方法使用TPS计划系统设计相邻一定距离的条状多叶准直器检测射野,通过射野衔接处剂量的变化来检测多叶准直器的到位精度。结果射野衔接处的剂量变化明显影响多叶准直器的到位精度。结论该方法可以方便地检测多叶准直器的到位精度。

基于四维CT图像对不同呼吸模式下各时相靶区体积及位置的研究

目的:基于四维CT图像研究不同呼吸模式下适用于呼吸门控治疗的时相。方法:使用CIRS呼吸运动模体,驱动模体中间植入金标的小球(靶区)分别以标准正弦、呼气末停滞、呼气时长大于吸气时长三种模式运动,并进行分成10个均匀时相的4DCT扫描,分析各时相中靶区体积与金标位置。结果:三种呼吸模式下各时相靶区体积变化率与运动幅度有强相关性,40%、50%和60%时相靶区体积变化率较其他时相上更小;用金标判断运动幅度平均误差为8.6%;用大体肿瘤靶区(gross tumor volume, GTV)质心判断运动幅度平均误差为34.6%。三种模式在40%~60%时相金标平均偏移率均<5%;A模式金标最大偏移率为13.33%(0.2 cm/1.5 cm);B模式金标最大偏移率为5.26%(0.1 cm/1.9 cm);C模式金标最大偏移率为7.14%(0.2 cm/2.8 cm)。结论:三种模式下使用呼气末期的三个时相(40%、50%、60%)进行呼吸门控的计划靶区勾画和治疗能保证门控出束时间窗内肿瘤偏移最小,能有效减少对周围正常组织的勾画。

在IGRT系统中实现精确辐射剂量所需质量保证的研究

目的:本文试图对IGRT系统的常规质量保证和质控频率进行探讨,并给出相应的质量保证测试表格。方法:采用Cadphan CTP503 phantom,Single Ball-bearing phantom,对机器的放疗剂量、图像质量、图像采集和匹配精度进行质控内容和方法研究,并建立质控规范。结果:相应的质控项目和质控方法能够保证我们的IGRT系统得以精确、安全的运行,有助于保证在整个放射治疗中的剂量精确性。

纵膈淋巴瘤累及处放疗时前后对穿适形放疗及调强放疗的剂量学比较

目的比较前后对穿野放疗(POP)计划及调强放疗(IMRT)计划中在累及纵膈区恶性淋巴瘤行累及处放疗(ISRT)的中的靶区剂量分布及正常组织剂量对比。方法对均累及纵膈的20个淋巴瘤患者均分别按照ISRT的放疗照射野的概念勾画放疗靶区及危及器官,再用这两个不同照射概念的靶区分别按照常规前后对穿野及五野调强分别制作放疗计划。对比两种不同计划POP及IMRT中PTV的覆盖及肺、心脏、脊髓及乳腺的剂量的区别。结果在IMRT计划中,PTV的适形指数优于POP计划(P<0.05),但均匀性指数无明显差异。在IMRT计划中明显降低心脏、脊髓及肺的高剂量照射体积(P<0.05)。但乳腺低剂量V4、肺的低剂量V5在POP计划中明显更低(P<0.05)。结论在累及纵膈区恶性淋巴瘤ISRT设野放疗中,相对于POP计划,IMRT计划对靶区覆盖的适形性及心脏、脊髓保护有优势,但增加了肺及乳腺的低剂量体积,可能导致第二原位癌风险增加。可根据患者的不同情况选择放疗方式。

螺旋断层MVCT在鼻咽癌自适应放射治疗中的剂量学研究

目的:研究螺旋断层放射治疗系统(TOMO)兆伏级CT(MVCT)成像(TOMO-MVCT)在鼻咽癌自适应放射治疗(ART)中直接用于剂量计算的可行性。方法:采用数表法随机选取20例行鼻咽癌TOMO治疗的患者,采集患者首次治疗的MVCT图像,在TOMO治疗计划系统中,将采集到的MVCT图像与放射治疗计划的千伏级CT(kVCT)图像进行融合配准。将治疗计划植入MVCT图像中,选取相应MVCT电子密度曲线进行剂量计算。比较分析基于MVCT和kVCT图像计算的靶区和危及器官(OAR)剂量分布差异。结果:MVCT相对于kVCT图像计算的肿瘤靶区(GTV)和计划靶区(PTV)剂量D95分布相对误差分别为(0.65±0.58)%和(0.66±0.73)%;OAR脑干、脊髓、左晶体、右晶体、左眼球、右眼球、左视神经、右视神经和垂体剂量Dmax分别为(0.70±1.16)%、(0.31±2.26)%、(-0.19±1.32)%、(-0.33±1.96)%、(-0.15±2.34)%、(0.37±1.32)%、(0.40±0.72)%、(0.29±0.55)%和(0.53±0.70)%;左腮腺和右腮腺的D50分别为(0.65±1.11)%和(0.26±0.86)%。结论:基于TOMO-MVCT成像与kVCT图像的剂量计算差异<2%。TOMO-MVCT图像可直接用于鼻咽癌ART的剂量计算。

基于放射组学的盆腔肿瘤不同调强放疗技术γ通过率的预测研究

目的采用基于放射组学的机器学习方法,探索盆腔肿瘤不同调强放疗技术下γ通过率(GPR)分类预测模型的可行性,并比较了4种集成树模型的分类性能。方法回顾性收集了409例使用不同调强放疗技术的计划,采用基于模体测量方式的三维剂量验证结果,γ通过率标准为3%/2 mm、10%剂量阈值。提取基于剂量文件的放射组学特征构建预测模型。分别采用随机森林、自适应增强、极端梯度提升树和轻量级梯度提升机4种机器学习算法,并且通过计算灵敏度、特异度、F1分数及曲线下面积(AUC)值来评估它们的分类性能。结果随机森林、自适应增强、极端梯度提升树、轻量级梯度提升机模型的灵敏度和特异度分别为0.96、0.82、0.93、0.89和0.38、0.54、0.62、0.62,F1分数和AUC值分别为0.86、0.81、0.88、0.86和0.81、0.77、0.85、0.83。其中极端梯度提升树模型的灵敏度达到0.93,特异度、F1分数和AUC值均为最高,要优于其他3种模型。结论针对采用不同调强放疗技术的盆腔肿瘤调强计划,使用基于放射组学的机器学习方法来构建伽马通过率分类预测模型具有一定的可行性,能够为将来GPR预测的多机构合作研究提供基础。

基于SHAP值特征选择的γ通过率分类预测及解释

目的:探索SHAP值结合极端梯度提升树(XGBoost)算法的特征选择技术来构建调强放疗γ通过率预测模型的可行性和有效性,并给出相应的模型解释。方法:回顾性分析2020年11月至2021年11月在湖南省肿瘤医院接受盆腔固定野调强放射治疗的196例肿瘤患者采用基于模体测量方式的调强放疗计划的剂量验证结果,γ通过率标准为3%/2 mm、10%剂量阈值。提取基于剂量文件的影像组学特征并使用SHAP值结合XGBoost算法进行特征筛选后构建预测模型。分别选取特征数量为50、80、110、140个,构建四种机器学习分类模型,计算曲线下面积(AUC)值、召回率及F1分数评估预测模型的分类性能。结果:基于SHAP值特征选择的110个特征构建的预测模型AUC值为0.81,召回率达到0.93,F1分数为0.82,均优于其他三个模型。结论:针对盆腔肿瘤调强放疗计划,可以采用SHAP值与XGBoost算法结合以选择用于预测的最佳影像组学特征子集来构建γ通过率的预测模型,并能通过SHAP值给出模型输出解释,可能在理解依赖机器学习模型所做的预测方面提供价值。

XVMC算法和PB算法在非小细胞肺癌调强放疗中的剂量学比较

[目的]比较Monaco治疗计划系统中两种不同算法在非小细胞肺癌静态调强放疗中的剂量学差异。[方法]选取12例经临床及病理确诊为非小细胞肺癌的患者,采用Monaco计划系统分别为每例患者设计XVMC算法和PB算法两组静态调强放疗计划,优化条件相同,分析比较两组计划的靶区均匀性指数(HI)和适形度指数(CI)以及正常组织的剂量分布。[结果 ]无论是靶区还是危及器官各项指标,XVMC算法结果均高于PB算法。其中,XVMC算法和PB算法的靶区HI和CI差异分别为1.11%和1.08%,且差异具有统计学意义(P<0.05);脊髓的最大量以及心脏的各项指标(V_(10)、V_(20)、V_(30)、V_(40)、Dmean)差异均小于2%,差异无统计学意义(P>0.05);但双肺的各项指标(V_5、V_(10)、V_(20)、V_(30)、Dmean)以及食管的V30、V50、Dmean差值均大于2%,且差异具有统计学意义(P<0.05)。XVMC组MU较低,优于PB组(P<0.05)。[结论]分析XVMC算法和PB算法的差异原因在于相比于XVMC算法,PB算法未考虑次级电子的输运和能量沉积以及侧向电子失衡,导致计算不精确。因此,在实际的临床计划设计时,对于组织结构密度差异较大、且低密度组织范围较大的部位,建议使用XVMC算法进行剂量计算。