剂量体积优化算法与光子优化算法在儿童全中枢调强放射治疗计划的剂量学比较

目的:分析剂量体积优化(DVO)算法与光子优化(PO)算法在儿童全中枢调强放射治疗(IMRT)中的剂量学比较。方法:选择2018年7月~2020年1月于广东三九脑科医院行全中枢IMRT计划的15例儿童肿瘤患者作为研究对象,分别采用DVO算法和PO算法设计计划,比较两组计划的剂量学参数、优化效率及机器跳数。结果:与PO算法相比,DVO算法计划的靶区D_(50%)和适形度指数更佳,差异有统计学意义(P<0.05),且颈段计划靶区(PTV)低于95%处方剂量的体积更低(P<0.05),但在靶区D_(2%)、D_(98%)、均匀性指数和梯度跌落指数差异无统计学意义(P>0.05)。与PO算法相比,DVO算法计划在双肺、右肾和心脏的受照剂量偏低,差异有统计学意义(P<0.05),而在其它危及器官剂量学参数差异无统计学意义(P>0.05)。与PO算法相比,DVO算法计划增加了较少的机器跳数(约63 MU),但算法优化时间翻倍,约224 s。结论:儿童全中枢IMRT计划采用DVO算法可提高靶区适形性,降低颈段PTV低于处方剂量的体积,有可能减少颈段靶区肿瘤复发率,因此建议在儿童全中枢IMRT计划中采用DVO算法优化。

胸中下段食管癌放疗计划中使用广义等效均匀剂量进行优化的剂量学分析

目的研究食管癌容积调强计划中基于剂量体积(Dose-Volume,DV)目标优化的基础上添加不同的广义等效均匀剂量(Generalized Equivalent Uniform Dose,gEUD)优化参数a值再进行优化对剂量分布的影响。方法回顾性选择16例胸中下段食管癌患者为研究对象,为每例患者设计6种食管癌容积调强(Volumetric Modulated Arc Therapy,VMAT)计划,其中仅使用DV进行优化的命名为DV,基于DV给心脏添加a=1,全肺a=1,脊髓a=20进行优化,命名为DV_a1;基于DV为心脏和全肺添加mean目标参数,脊髓a=20进行优化,命名为DV_mean;基于DV为心脏添加a=1,全肺a=0.1,脊髓a=20进行优化,命名为DV_a0.1;基于DV为心脏添加a=3,全肺a=3,脊髓a=20进行优化,命名为DV_a3;基于DV为心脏添加a=1,全肺a=1,脊髓a=40的目标函数进行优化,命名为DV_a40。所有计划均满足靶区目标剂量覆盖靶区体积达到95%以上。比较靶区的适形性(Conformity Index,CI)和均匀性(HomogeneityIndex,HI),双肺的V5、V10、V20、V30和平均剂量,心脏的V30、V40和平均剂量,脊髓的最大剂量。结果计划DV、DV_a1、DV_a3、DV_mean之间的CI无显著性差异(P>0.05),DV_a3的HI显著低于DV和DV_a1(P<0.001和P=0.016),且低于DV_mean,但没有显著性差异(P=1.000)。DV_a0.1相比DV、DV_mean、DV_a3可以显著降低全肺V5(P<0.05),但比DV_a1、DV_mean、DV_a3显著增加V20(P<0.003),DV_a3可以显著降低全肺的V30(P<0.02)和心脏的V40(P<0.001)。DV_a1相比DV_mean可以降低全肺和心脏的平均剂量,但差异不显著(P=0.189和P=1.000)。DV_a40相比DV_a1和DV可以显著降低脊髓最大剂量(P=0.014和P<0.001)。结论在基于剂量体积计划的基础上对危及器官添加gEUD upper优化目标可以在保证靶区剂量覆盖的同时显著降低危及器官受照射剂量。g EUD upper优化目标参数a的不同取值可以实现危及器官不同程度剂量体积大小的降低,使用a=1的目标优化往往比添加平均剂量目标函数优化更能降低危及器官的平均剂量。

剂量体积联合等效均匀剂量优化在鼻咽癌调强放疗危及器官优化中的应用

目的研究剂量体积优化(dose-volume,DV)联合等效均匀剂量(equivalent uniform dose,EUD)优化在鼻咽癌调强放疗危及器官优化中的应用。方法选取西南医科大学附属医院肿瘤科放疗室鼻咽癌患者调强放疗计划55例,制作调强计划时优化方法分为常规DV优化法和DV与EUD联合优化法两种,比较两种优化方法优化后靶区与危及器官的受量。结果常规DV优化和DV与EUD联合优化后肿瘤靶区处方剂量、均匀性指数与适形度指数之间差异均无统计学意义(均P>0.05),危及器官平均剂量差异均有统计学意义,DV与EUD联合优化得到的危及器官平均剂量低于常规DV优化(均P<0.001)。结论本研究将DV优化与EUD联合优化法成功应用于鼻咽癌调强放疗危及器官的优化中,并在此基础上提出一种调强计划危及器官受量的验收方法,减少调强放疗计划中人为主观因素对危及器官受量的影响。

剂量-体积联合等效均匀剂量优化在舌癌放疗中的应用研究

目的:分析和评估广义等效均匀剂量(equivalent uniform dose,EUD)优化在舌癌放疗中的剂量学优势。方法:选取16例舌癌术后患者,对每位患者制订3组逆向调强计划,第一组计划使用传统物理剂量-体积优化(Plan-DV);第二组计划在Plan-DV基础上对高危亚计划靶区(PTV60 )及侧颈部低危预防区(PTV54)增加靶区EUD目标函数(Target g-EUD);第三组计划在Plan-DV基础上对危及器官(organ at risk,OAR)增加EUD目标函数(Upper g-EUD)。分析各组计划中靶区和OAR剂量学差异。结果:相较于Plan-DV,Target g-EUD计划在靶区的适形性和均匀性上表现更好(P<0.05),在OAR保护中,两者无显著性差异。Upper g-EUD与Plan-DV计划比较,PTV60的靶区均匀性具有显著性差异(P<0.05),其他靶区剂量学参数无显著性差异;Upper g-EUD计划的脊髓和脑干的最大剂量(Dmax)分别降低了52.15和166.02 cGy,两者均呈现显著性差异(P<0.05);喉部50 Gy剂量受照体积(V50)降低了0.321%且具有统计学差异(P<0.05);左侧腮腺的平均剂量(Dmean)和30 Gy剂量受照体积(V30)、右侧腮腺V30及喉的Dmean均小于Plan-DV,两者呈现显著性差异(P<0.05)。结论:剂量-体积联合EUD目标函数不仅可以显著地改善靶区的适形度和均匀度,也可以较好地约束OAR的高剂量区域体积,在临床应用上具有指导意义。

光子优化算法在宫颈癌术后调强计划中的剂量学分析

目的:探讨宫颈癌术后调强放射治疗(IMRT)计划中采用光子优化(PO)算法与常规的剂量体积优化(DVO)算法的剂量学差异。方法:选取20例接受宫颈癌术后IMRT的患者。勾画靶区和危及器官后,分别设计基于PO算法和DVO算法的两种IMRT计划,比较两种计划的剂量学特性、剂量验证通过率和治疗计划的效率。结果:两种计划中计划靶区(PTV)的D98%、靶区覆盖率和均匀性指数无明显差异,但是PO计划在PTV的D2%、Dmean均低于DVO计划(P=0.019,0.016),同时PTV的适形度指数优于DVO计划(P=0.005)。在危及器官保护上,PO计划的膀胱V30和左股骨头V20低于DVO计划(P=0.000,0009),但是小肠V15、直肠V30和左右侧股骨头V30高于DVO计划(P=0.000,0.001,0.000,0.000)。PO计划在正常组织V30的受量上低于DVO计划(P=0.005),但在V5和V10的受量上高于DVO计划(P=0.000,0.000)。两种计划的剂量验证通过率均能满足治疗的要求,其中PO计划通过率为(98.06±0.81)%,优于DVO计划通过率(96.05±1.09)%。PO计划相比DVO计划,机器跳数平均减少10.7%,治疗时间平均减少10.5%,优化耗时平均缩短35.4%。结论:PO计划和DVO计划都能满足临床要求。PO算法应用于宫颈癌术后IMRT在靶区剂量分布上略有优势,能够提高靶区适形度,减少机器跳数,缩短计划设计时间和治疗时间,同时剂量投照更准确。

胸上段食管癌调强放疗两种优化算法的剂量学比较研究

目的:探讨并行优化(parallel optimization, PO)算法在胸上段食管癌调强放射治疗中的剂量学优势。方法:随机选取15例已接受调强放射治疗的胸上段食管癌病例,其治疗计划均基于剂量–体积(dose-volume, DV)优化方法得到,将治疗计划中肺的优化方法改为PO优化,保持其他优化条件不变,重新优化该治疗计划。比较新旧治疗计划的剂量学差异。结果:两组治疗计划均能满足临床要求,PO优化比DV优化对靶区均匀性好(0.07 &#177;0.02 : 0.07 &#177;0.01, t = 4.14, p = 0.001),对危及器官PO优化明显降低了全肺V5、V10、V20、V30、V40、V50和Dmean (P 0.05)。结论:胸上段食管癌调强放疗运用PO优化能有效降低全肺受照剂量,不仅能降低发生放射治疗并发症的概率,同时也为进一步提高肿瘤靶区剂量预留了空间,为提高肿瘤局部控制率提供了可能。

基于剂量体积联合等效均匀剂量在结直肠癌调强放疗中对危及器官优化的剂量学研究

目的:探讨Pinnacle3计划系统中剂量体积(DV)优化联合等效均匀剂量(EUD)优化在结直肠癌调强放疗中的剂量学优势。方法:随机选取结直肠癌患者20例,在Pinnacle3计划系统中设计调强治疗计划,对照组采用DV优化法设计,观察组采用DV与EUD联合优化法设计,比较两组计划中靶区与危及器官的剂量学差异。结果:两组计划均能满足临床要求,观察组肿瘤靶区Dmean和Dmin略有增加,靶区均匀性和适形度好于对照组,差异均有统计学意义(t=-3.36、-2.07、0.10、1.00,P<0.05)。两组计划中,膀胱的V40、V50、Dmean、Dmax,小肠的V30、V50、Dmean、Dmax,左、右股骨头的V30、V40、Dmean、Dmax等剂量参数的差异均有统计学意义(t=-2.61~2.49,P<0.05)。结论:在Pinnacle3计划系统中,对于结直肠癌放射治疗患者,使用DV与EUD联合优化法设计调强放射治疗计划,在保证靶区剂量的同时,可以有效减轻患者膀胱、小肠等危及器官的放射反应。

两种不同优化算法在左侧乳腺癌根治术后放射治疗计划中的对比研究

目的探讨Eclipse13.6中剂量体积优化算法(DVO)和光子优化算法(PO)在左侧乳腺癌根治术后调强放射治疗计划中的剂量学差异。方法选取左侧乳腺癌根治术后放疗病例20例, 并由同一名医生勾画靶区和危及器官。保持处方剂量、射野设置、优化参数不变, 分别用PO和DVO算法优化, 并统一用各向异性解析算法(AAA)进行剂量计算。比较两种优化算法在靶区剂量、适形度指数、均匀性指数、危及器官受量和机器跳数的差异。结果两种优化算法均基本能够满足临床要求。两种优化算法心脏平均剂量(Dmean)差异无统计学意义(P>0.05);PO算法在靶区D95和最大剂量(Dmax)、均匀性指数、适形度指数、机器跳数、心脏V30和V40、脊髓Dmax等方面均优于DVO算法, 而患侧肺V5、V20和Dmean稍劣于DVO算法(均P<0.05)。结论对于左侧乳腺癌根治术后放疗计划, 在不损失靶区受量情况下, 选用PO算法可提高靶区适形度, 降低心脏受量, 加快计划执行速度。