三种照射技术在髓母细胞瘤放射治疗中的剂量学分析

目的探讨调强放射治疗(Intensity modulated radiation therapy,IMRT)、容积调强弧形放疗(Volumetric modulated arc therapy,VMAT)和螺旋断层放射治疗(Helical tomotherapy,TOMO)在髓母细胞瘤放射治疗中的剂量学差异。方法选取10例髓母细胞瘤儿童患者,设计出IMRT(等分5野)、VMAT(双弧)、TOMO三组放疗计划。分析三种计划靶区的适形指数(CI)、均匀指数(HI)、1.07倍处方剂量线所包含的靶区体积(V_(107))、靶区内最大剂量点剂量值(D_(max))、危及器官(OAR)受量情况、机器跳数和治疗时间。结果对于全脑全脊髓放疗,TOMO组计划靶区PTV的CI、HI、V_(107)、D_(max)和OAR受量都优于VMAT组和IMRT(5野)组计划(P<0.05);TOMO组计划机器跳数最多(P<0.05),且其治疗时间最长(P<0.05);TOMO组可以一次完成全脑全脊髓照射,避免了VMAT和IMRT(5野)治疗时人为移床误差。结论在髓母细胞瘤放射治疗中,TOMO组在剂量分布上优于VMAT组和IMRT(5野)组,但其治疗时机器跳数和治疗时间明显增加,它对临床上的影响有待于进一步观察与研究。

基于CT影像组学的列线图模型预测肺部肿瘤立体定向放射治疗疗效

目的:基于治疗前CT图像筛选放射组学特征构建列线图模型预测早期非小细胞肺癌(early stage-non-small cell lung cancer, ES-NSCLC)和肺部寡转移癌的放疗疗效。方法:本研究纳入122例接受立体定向放射治疗(stereotactic body radiotherapy, SBRT)的ES-NSCLC和肺部寡转移癌的患者,随机分为训练集和验证集。使用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)和逻辑回归(logistic regression)筛选训练集中与放疗疗效相关的放射组学特征以建立列线图模型。用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curves, ROC)下面积(area under the curve, AUC)、校准曲线和决策曲线(decision curve analysis, DCA)评价模型性能。结果:经筛选得出6个放射组学特征形成放射组学特征分数(radiomics score, Rad-score)以建立列线图模型。模型训练集的AUC值为0.808(95%CI:0.712~0.884,P<0.001),验证集的AUC为0.741(95%CI:0.556~0.879,P=0.003)。Delong检测显示模型表现均衡(P=0.496),校准曲线和DCA均显示了模型较好的预测性能和较高的临床价值。结论:我们基于治疗前CT图像开发并验证了用于预测肺部肿瘤SBRT治疗疗效的列线图模型,该模型具有较高的预测性能和临床实用性。

原油含水率测量的蒙特卡罗模拟计算

用蒙特卡罗法模拟中子活化过程来测量成品原油的含水率,原油含水率测量的蒙特卡罗模拟过程用MCNP程序来实现,蒙特卡罗模拟过程与计算过程使用相同的三维粒子输运模型.MCNP程序模拟中子活化方法测量原油含水率时,可以得到含水率不同的原油与透射计数和散射计数的关系,原油含水率与含氧特征峰的线性关系.比较分析MCNP模拟得到的数据和计算数据,来证明蒙特卡罗模拟计算测量原油含水率是否可行.最终,蒙特卡罗模拟计算结果为原油含水率测量的相关仪表的研制提供参考.

乳腺癌放射治疗定位中两步标记线法对摆位误差的影响

目的探讨乳腺癌放射治疗定位中两步标记线法对摆位误差的影响。方法选取哈尔滨医科大学附属肿瘤医院放射物理科乳腺病区2019年6月~2020年12月乳腺癌住院患者226例,随机采用乳腺托架原有定位方法和两步标记线法,分为原有定位组(n=112)和两步标记线组(n=114)。比较两组摆位误差、摆位合格率和摆位旋转误差。结果与原有摆位组比较,两步标记线组X轴方向误差为(1.258±0.215)mm、Y轴方向误差为(1.637±0.329)mm、Z轴方向误差为(2.140±0.356)mm,差异有统计学意义(P<0.05)。两步标记线方法摆位重复性好,精度高,三维方向摆位误差均在3 mm以内,旋转误差也均小于1度。结论采用两步标记线方法可以降低摆位误差,为需要接受放射治疗的乳腺癌患者提供精准的摆位和治疗。

基于计划目标剂量的锥形线束CT图像配准方法研究

目的探究一种以剂量体积直方图参数为优化变量,使用多目标优化算法的剂量优化配准算法,以提高锥形线束CT(CBCT)图像验证匹配的准确性。方法回顾性分析哈尔滨医科大学附属肿瘤医院2022年收治的6例肺癌和5例宫颈癌患者的28套CBCT图像。以骨性配准的结果为剂量配准算法的初始点,在其周围的三维空间内计算各位移点的通量加权灰度均方差,并使用无监督k均值聚类方法筛选候选位移点。使用有限尺寸笔形束算法计算各候选位移点的三维剂量分布,并提取直方图剂量指标作为多目标优化算法的优化变量。使用多目标遗传算法求解Pareto最优解集后,根据预设的目标权重方案求解最优唯一解。结果采用剂量优化配准后,肺癌病例计划靶区(PTV)的D_(90%)、D_(95%)、D_(98%)、D_(mean)、适形度(CI)指标,较常规配准策略分别平均提高0.23Gy、0.49Gy、1.05Gy、0.15Gy、0.03,危及器官的剂量差异无统计学意义。宫颈癌病例PTV的D_(90%)、D_(95%)、D_(98%)、D_(mean)、CI指标,较常规配准策略分别平均提高0.72Gy、1.15Gy、2.53Gy、0.24Gy、0.05,部分危及器官评估指标降低1.06~1.81Gy。结论剂量优化配准方法可有效提高靶区覆盖度并降低危及器官剂量,减少刚性配准算法的残余误差,可作为自适应放疗技术的流程之一。