应用剂量体积直方图分析放疗对心脏毒性影响

目的:本文回顾性研究一组连续收治行放射治疗的恶性胸腺肿瘤病例,应用剂量体积直方图分析心脏受照情况,同时结合临床随访放射性心脏损伤的结果,探讨了影响心脏损伤的因素和避免或减少心脏损伤的有效方法。方法:1983年3月至2001年9月,50例胸腺肿瘤患者在北京大学临床肿瘤学院放射治疗科接受放射治疗。Masaoka分期Ⅱ期14例,Ⅲ期22例和Ⅳ期14例。47例患者接受普通二维技术放射治疗,三例患者接受三维适形放射治疗。治疗的剂量范围为10Gy～84.5Gy穴中位剂量为55Gy雪。根治性放疗20例,术后放疗14例,术前放疗2例和姑息性放疗14例。对所有病例均在三维治疗计划系统上模拟进行CT图象的三维重建和剂量分布的计算,由心脏的剂量体积直方图,借助于正常组织和器官并发症概率模型,计算心脏1/3等效体积的等效剂量,进而导出放射相关心脏疾患发生的概率,并与临床观测结果进行比较。结果:普通照射技术治疗组的心脏等效1/3体积中位剂量为57.9Gy穴21.6Gy～83.3Gy雪;三维适形放射治疗的心脏等效1/3体积中位剂量为26.3Gy穴22.7Gy～52.0Gy雪。全组病例中位随访期为13个月(0.6～111.3个月)。在45例有心脏状况记录的病例中发现7例有放射相关的心脏疾患,SOMA分级1～3级。结论:该研究结果表明,心脏损伤随着心脏等效体积剂量增大而明?

非小细胞肺癌放疗中靶区和危及器官真实剂量体积直方图

目的:应用非小细胞肺癌患者锥形束CT(CBCT)图像和计划CT图像比较,分析在治疗过程中靶区及危及器官的体积和剂量学变化,并应用变形配准方法进行剂量叠加,分析计划剂量与实施剂量的差别。方法:通过回顾分析8例接受适形放疗或调强放疗的非小细胞肺癌患者,应用Ray Station的变形配准功能将每周CBCT图像作为靶图像与计划CT进行变形配准,应用配准的映射关系分别将每周CBCT实施剂量叠加至计划CT,比较靶区和危及器官(心脏、脊髓、双肺等)计划剂量与累积剂量的差别。结果:8例患者大体肿瘤靶区在治疗末CBCT图像上显示的平均体积变化为原体积的88.28%。大体肿瘤靶区的计划剂量平均为(1 166.49±645.42)c Gy,累积剂量平均为(1 150.13±630.27)c Gy,两者比较,差异有统计学意义(P<0.05)。CT计划和累积计划的计划靶区达到处方剂量的体积(V100)平均分别为95.59%和81.47%(P>0.05)。治疗末期,CBCT图像中左右肺的体积平均变化分别为原体积的88.95%和80.32%。左右肺CT计划平均剂量分别为(167.31±165.75)和(79.33±54.11)c Gy,累加剂量平均为(164.63±164.96)和(77.63±53.36)c Gy,差异无统计学意义。心脏的平均剂量为(61.88±66.70)c Gy,累积剂量平均为(68.38±60.91)c Gy,差异无统计学意义。脊髓的最大剂量平均为(372.62±185.91)c Gy,累积最大剂量平均为(360.00±173.14)c Gy,差异无统计学意义。结论:非小细胞肺癌患者靶区解剖结构的变化使计划剂量与实施剂量存在差别,应用剂量变形叠加的方法可发现计划与实施剂量的差距,为自适应放疗提供参考。

非小细胞肺癌调强放疗后急性放射性肺炎发生与剂量体积直方图参数之间的关系

目的:观察非小细胞肺癌(NSCLC)调强放疗后急性放射性肺炎的发生情况,探讨放射性肺炎与剂量体积直方图(DVH)参数之间的关系。方法:采用治疗计划系统对46例NSCLC患者实施调强放疗。观察DVH参数中分别接受5、10、20及30Gy照射的肺体积占全肺体积百分比(V5、V10、V20及V30)和全肺平均照射剂量(MLD),并对肺受照体积与急性放射性肺炎的关系进行分析。结果:NSCLC患者急性放射性肺炎的发生率为37.0%(17/46),其中0级(无放射性肺炎组)29例(63.0%),1级12例(26.1%),2级5例(10.9%),无3、4和5级放射性肺炎发生,肺V5、V10、V20、V30和MLD分别为53.34%、43.12%、24.15%、15.36%和16.02Gy。放射性肺炎组患者V5、V10、V20、V30和MLD分别为57.81%、48.91%、31.34%、17.83%和21.71Gy,无放射性肺炎组患者分别为49.81%、39.78%、21.82%、13.12%和13.71Gy,2组间比较差异有统计学意义(P<0.05)。结论:采用调强放疗治疗NSCLC可以较好地保护肺组织,且DVH中V5、V10、V20、V30和MLD等参数能预测放射性肺炎的发生情况。

益气活血养阴方对放射性肺损伤剂量体积直方图的分析

目的通过剂量体积直方图的有关参数分析益气活血养阴方配合放疗治疗非小细胞肺癌发生放射性肺损伤的相关性。方法将患者249例随机分成两组,均采用放射治疗,治疗组加用益气活血养阴中药治疗。结果治疗组疗效优于对照组。结论益气活血养阴中药可以提高肺对放射线的耐受量。

利用影像融合技术评估肺癌放射治疗全程剂量体积直方图

目的探讨利用影像融合技术完整的评估肺癌患者放射治疗全程剂量体积直方图参数。方法25例未能手术肺癌患者，中位年龄54岁，Karnofsky评分≥70。均采用三维适形放射治疗，利用CT模拟定位，进行放射治疗40Gy-50Gy后，缩野进行第二次扫描，将两次图像利用ACQsim工作站进行影像融合并重新勾画靶区，并将两次的靶区剂量和正常组织剂量利用放射治疗计划系统相叠加。结果所有患者均完成放射治疗，总剂量60Gy-66Gy，叠加后的剂量体积直方图可以完整的反映出正常肺组织、脊髓及心脏所受剂量。结论根据合成后的DVH，评估正常器官受量，调整放射治疗总剂量，可以最大限度的降低放射治疗并发症的发生。

基于Web的剂量体积直方图数据自动提取工具开发及验证

目的:开发并测试一套基于Web的剂量体积直方图(DVH)数据自动提取工具。方法:(1)采用Django应用框架和Python编程语言,设计一套基于Web的DVH数据自动提取工具。(2)利用自动工具分析从Eclipse计划系统中导出的30例相同类型计划的DVH表单数据,并采用人工方法读取DVH图中的相应参数作为对比,分析其耗时、准确性等方面的表现及误差产生原因。结果:自动提取DVH数据的效率远高于人工分析,且正确率更有保障。对于计划靶区体积的均匀性指数、股骨头和膀胱D_(50%)和平均剂量等参数,自动与人工提取的差异极小(误差≤0.01%,P>0.05)。但对于适形指数(CI)值的计算,由于计划系统空间采样算法的原因使得基于等剂量线结构转换测量以及DVH表单数据分析之间的结果存在较大差异[CI_PGTV平均相差(2.60±1.04)%,CI_PTV平均相差(0.66±0.29)%,P<0.001],但Web工具采用的DVH分析结果更加接近Eclipse自动生成的CI值,且有效避免了后者一次只能计算一个CI值的缺陷。结论:本工作开发的基于Web的工具可以对海量DVH数据进行高效、准确的自动统计,且具有跨平台应用等优势。

应用OriginLab对调强放射治疗中剂量体积直方图的建模初步分析

目的以非小细胞肺癌调强放射治疗中剂量体积直方图(DVH)为研究对象,旨在建立数学模型,分析由呼吸运动所致靶区位移对剂量分布的影响。方法选取临床上采用调强放射治疗的非小细胞肺癌8例,通过在放射治疗计划系统中设置治疗床在单一方向上特定步长的位移,模拟呼吸运动造成的靶区位移,获取位移后的DVH曲线数据,采用数据分析软件OriginLab8.0对DVH曲线进行拟合,比较模型之间的拟合效果,并对位移前后的参数变化作初步分析。结果高斯模型和费米模型都能较好地拟合DVH曲线,但费米模型的残差平方和较高斯模型更小,AIC值相对更小;2个模型的参数计算结果经过转换后数值上一致;对于临床靶区或肿瘤靶区未移出计划靶区的位移时,剂量均值下降,方差增大,并未呈现出对称性变化。结论费米模型更适合应用于今后的DVH曲线建模研究。模型中的参数有助于在临床放射治疗计划系统中利用DVH曲线参数评价肿瘤靶区的剂量体积关系。

62例非小细胞肺癌三维适形放疗后放射性肺炎与剂量体积直方图分析

目的本研究的目的是分析放射性肺炎(RP)和三维适形放疗(3-DCRT)非小细胞肺癌(NSCLC)的剂量体积直方图(DVH)的参数之间的关系。方法1998年1月～2005年12月我院收治的接受全程三维适形放疗的62例病人,所有病人都接受了全程三维适形放疗,每天1次,每周5次,每次分割剂量2Gy,总剂量为60～70Gy,放射性肺炎分级标准为RTOG/EORTC,采用回归分析放射性肺炎和剂量-体积直方图参数如平均肺体积(MLD)、V20、V30以及正常组织并发症概率(NTCP)之间的关系。另外还考虑了临床影响因素如年龄、性别、肿瘤部位、KPS评分和附加化疗等因素的影响。结果30例(48%)为0～1级(0级:12%,1级:36%)、32例(52%)2～3级(2级:47%,3级:5%)。在回归分析中,所有DVH参数都与放射性肺炎有关(P0.004～0.007)。其中影响最大的为NTCP和V30。结论NTCP和V30是预测接受了三维适形放疗的非小细胞肺癌患放射性肺炎的最好因素。

胸中段食管癌照射野设计的剂量体积直方图评价

[目的]用DVH评价胸中段食管癌放疗的常规、二维(2D)和三维(3D)方案 ,为合理选择治疗计划提供参考。[方法]在7例患者中模拟常规、2D和3D方案 ,用DVH评价不同计划中GTV、PTV、肺脏和脊髓剂量与体积的关系。[结果]2D和3D方案原发灶100 %体积均达64.6Gy,常规方案受照体积较低 ;2D和3D方案中淋巴结均达60Gy,常规方案肿大淋巴结受照不足 ;2D和3D方案PTV190 %体积达64.6Gy,常规方案有4例低于75 % ;3种方案肺脏受照30Gy体积均未超过1/3 ;例6和例7的2D和3D方案脊髓受照体积较高。[结论]病灶偏右或居中、长度<10cm、横径≤4cm、无淋巴结转移时可使用常规方案 ;2D方案的剂量分布有较好的代表性 ;

Compass验证系统与Oncentra治疗计划系统剂量体积直方图参数差异分析

目的:比较Compass验证系统与Oncentra治疗计划系统之间剂量体积直方图(DVH)参数差异。方法:随机选取11例胸部肿瘤和10例头颈肿瘤的计划,计划数据由Oncentra传出,导入到Compass系统中,比较两个系统间的靶区和危及器官DVH参数的差异,胸部肿瘤DVH评估参数:肺的5、10、20 Gy受量体积(Lung_V_5、Lung_V_(10)、Lung_V_(20)),肺平均剂量(Lung_mean),脊髓最大量(Cord_D_(Max))和2%体积受量(Cord_D_2),靶区95%体积受量(PTV_D_(95));头颈部肿瘤DVH参数:脊髓最大量(Cord_D_(Max))和2%体积受量(Cord_D_2),左右晶体最大量(Lens_L_D_(max)、Lens_R_D_(max))和2%体积受量(Lens_L_D_2、Lens_R_D_2),左右腮腺平均量(Parotid_L_Mean、Parotid_R_Mean)和50%体积受量(Parotid_L_D_(50)、Parotid_R_D_(50)),脑干最大量(Stem_D_(max))和2%体积受量(Stem_D_2),靶区95%体积受量(PTV_D_(95))。结果:对两系统DVH参数比较,导入到Compass系统中后,胸部肿瘤计划Lung_V_(10)、Lung_V_(20)、Cord_D_(max)和Cord_D_2均显著变大,差异在1%左右;头颈部肿瘤计划:Cord_D_(Max)、Cord_D_2、Lens_L_D_(max)、Lens_R_D_(max)、Parotid_L_Mean、Parotid_R_Mean、Stem_D_(max)、Stem_D_2变大,有统计学意义,其中Cord_D_(Max)、Lens_L_D_(max)、Lens_R_D_(max)、Stem_D_(max)离散程度要高于Cord_D_2、Stem_D_2,所有计划靶区剂量在两系统间差异非常小。结论:两个不同系统按照DICOM协议可以传输剂量数据,但导入新系统中,因为勾画轮廓内剂量格点定义等原因,DVH都有一定的差异,而这个差异不论是否有统计学意义,其差值都非常小,在临床可接受范围内,但在评估计划时仍然需要注意其改变。对于串联器官建议使用体积剂量来比较两系统间的差异。

剂量体积直方图的快速计算

本文提出一种快速计算剂量体积直方图算法 ,根据立体定向放射外科不同床角非共面的旋转照射的剂量分布特点 ,快速地计算出病灶或组织的剂量体积直方图。

三维治疗计划中剂量体积直方图算法的改进

剂量体积直方图（ｄｏｓｅ－ｖｏｌｕｍｅｈｉｓｔｏｇｒａｍ，简称ＤＶＨ）表示三维治疗计划中剂量与体积之间的关系，是立体定向外科中评价治疗计划好坏的重要手段。传统的ＤＶＨ算法是基于剂量域对采样点进行处理，采样众多，误差大。本文介绍一种基于体积域对采样点按剂量大小进行处理的算法，精度高，速度快，特别适用于采样点少的情况。

利用Delta4对放疗计划进行剂量体积直方图评价的可行性研究

目的:探讨Delta4在放疗计划验证过程中进行剂量体积直方图(DVH)评价的可行性。方法:将基于日志文件的三维剂量重建方法(利用Mobius FXTM实现)作为参考方法,采用Bland-Altman统计方法对基于Delta4的三维剂量评价方法和参考方法在宫颈癌和鼻咽癌容积调强放疗验证中的一致性进行分析,评价两种方法是否具有互换性,从而论证Delta4用于放疗计划DVH评价的可行性。Bland-Altman一致性分析利用的指标为日志文件重建剂量与Delta4实测剂量的均值和差值、TPS计算剂量和Delta4预测剂量的均值与差值,并以此分别绘制均值-差值散点图,通过观察散点分布区间来判断两种方法的一致性。结果:在鼻咽癌一致性分析中基于日志文件重建剂量与Delta4实测剂量、TPS计算剂量和Delta4预测剂量分别有99%的测量点和97%的测量点落在均值-差值散点图95%一致性区间内;在宫颈癌一致性分析中基于日志文件重建剂量与Delta4实测剂量、TPS计算剂量和Delta4预测剂量有95%的测量点落在均值-差值散点图95%一致性区间内,落在95%一致性区间外的测量点占比在5%之内。结论:基于Delta4的三维剂量评价方法和基于日志文件的三维剂量重建方法一致性很好,可以互换,因此使用Delta4对计划进行DVH评价是可行的。

利用DVH图分析鼻咽癌调强放疗中正常器官体积剂量的变化

目的:应用剂量体积直方图(DVH),研究鼻咽癌患者在放疗过程中正常器官体积及剂量的变化。方法:接受全程调强放疗(IMRT)的20例初治鼻咽癌患者,在治疗20次时,按原固定体位和参考坐标重新CT扫描,设计计划,与原计划进行比较DVH图中正常器官(眼球、晶状体、视神经、腮腺、脊髓及脑干)体积剂量的变化。结果:DVH2上左右腮腺体积明显小于DVH1(P<0.05),左右腮腺和脊髓的最大剂量和平均剂量明显增加,脑干最大剂量变化有统计学意义(P=0.011),其中腮腺的剂量增加与放疗所致的腮腺缩小程度有一定相关性,其余无统计意义。结论:鼻咽癌IMRT过程中正常器官(特别是腮腺)体积剂量会发生一些变化,建议放疗中后期有必要重新勾画靶区,重新计划,减小正常器官的受照量,减少放疗反应。

剂量体积直方图的扩充——功能剂量体积直方图

剂量体积直方图（ｄｏｓｅ－ｖｏｌｕｍｅｈｉｓｔｏｇｒａｍ，ＤＶＨ）表示三维治疗计划中剂量与体积之间的关系，是立体定向外科中评价治疗计划好坏的重要手段之一。但是传统的ＤＶＨ［１］都是未考虑到正常器官功能区域分布不均匀性这一特点，故在利用放射线对病人照射时引起了不必要的损伤。本文介绍的功能剂量体积直方图（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｄｏｓｅ－ｖｏｌｕｍｅｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ，ｆＤＶＨｓ）算法，就是为了克服传统ＤＶＨ的缺点，是对传统ＤＶＨ的扩充。此种算法既继承了传统ＤＶＨ的特点，又在它的基础上进行了改进，特别是对正常器官功能区域分布不均匀的三维放射剂量覆盖范围的定量估定起了重要作用。

鼻咽癌调强适形放疗中正常器官体积剂量变化的研究

目的运用重复CT扫描和重新设计计划,观察鼻咽癌患者在调强放疗过程中正常器官体积及剂量的变化。方法选择接受全程调强放疗的首治鼻咽癌患者20例,鼻咽、颈部和锁骨上区均采用IMRT技术,按IMRT步骤设计计划1得到DVH1。患者在放疗20次时,按原固定体位和参考坐标重新CT扫描,拷贝计划1至重新勾画的靶区产生计划1-2和DVH1-2,对第2次CT扫描重新进行设计得到计划2并得到DVH2。应用DVH图对放疗前和放疗20次时正常器官的体积剂量进行比较分析。结果与计划1相比较,计划1-2左右腮腺体积明显小于DVH1(P<0.05),左右腮腺的最大剂量、平均剂量、D50和V35,脊髓的最大剂量、平均剂量和Dlcc均明显增加(P<0.05),脑干最大剂量增加(P=0.011),腮腺的剂量增加与放疗所致的体质量下降、轮廓减少和腮腺体积缩小程度密切相关,脊髓的最大剂量增加与左右轮廓减少程度有一定的相关性(r=0.469,P=0.037)。结论鼻咽癌IMRT过程中正常器官体积剂量会发生一些变化,特别是腮腺变化比较明显,建议放疗中后期有必要重新勾画靶区,重新计划,以减小正常器官的受照射量和放疗反应。

宫颈癌近距离腔内放射治疗中膀胱和直肠ICRU参考点剂量和体积剂量受量比较

目的:探讨宫颈癌腔内后装治疗中危及器官的ICRU参考点剂量和体积剂量的关系。方法:回顾性分析2016年11月~2017年3月于河北省沧州中西医结合医院接受宫颈癌腔内后装治疗的19例患者的61个治疗CT图像,通过设计治疗计划,A点剂量归一,得出计算结果,并对膀胱和直肠的受照剂量进行评估。结果:膀胱的D_(ICRU)参考点的平均剂量为(3.48±0.67)Gy,D_(2cc)体积的平均剂量为(3.53±0.58)Gy。直肠的D_(ICRU)参考点的平均剂量为(3.19±0.85)Gy,D_(2cc)体积的平均剂量为(3.43±0.71)Gy。膀胱D_(2cc)与D_(ICRU)剂量平均值的比值为1.116,直肠D_(2cc)与D_(ICRU)剂量平均值的比值为1.081。膀胱Dmax平均剂量为(4.78±0.85)Gy,直肠D_(max)平均剂量为(3.78±0.29)Gy。膀胱和直肠的D_(ICRU)点剂量和D2CC体积剂量具有相关性(膀胱:rs=0.77,P<0.001;直肠:rs=0.69,P<0.001)。结论:在危及器官受量的评估中,由DVH图得出的体积剂量要高于ICRU参考点剂量,二维计划中ICRU参考点剂量并不能代表危及器官的实际最大受照剂量。

头颈癌放疗计划剂量分布的预测方法:基于深度学习的算法

目的研究一种基于深度学习的算法,实现头颈癌放疗计划剂量分布的自动预测。方法本文提出一种射线束剂量肢解学习(BDDL)方法,以级联网络作为基本方法,通过肿瘤分割掩膜PTV和预定义的射线束角度等信息,拟合射线束的传送方式(“射线束分割掩膜”)作为卷积神经网络的输入,将预测全局空间剂量分布肢解为多个沿着射线束方向的子剂量分布图。此过程可将一个困难任务肢解为多个简单的子任务,使模型更关注于局部细节特征的提取。通过射线束投票机制将多个子剂量分布融合为一个全局空间剂量分布。另外,引入感兴趣区域ROIs内剂量分布特征和剂量边界图作为网络学习的约束条件,使网络更加关注ROIs和剂量边界区域特征的提取。利用OpenKBP-2020挑战公开的头颈癌放疗计划数据集,获得BDDL方法在剂量分布预测的精确性,并进行消融实验分析。结果本研究提出的方法在量化指标Dose score和DVH score分别取得2.166和1.178(P<0.05),预测精度优于目前最先进方法。与挑战第1名方法相比,本文方法使Dose score和DVH score分别提升26.3%和30%。消融实验结果显示BDDL方法各组成部分的有效性。结论本研究提出的BDDL方法利用了射线束的传送方式和ROIs内剂量分布等先验信息建立剂量预测模型,相比于现有方法是可解释的和可靠的,有望将其应用于临床放疗中。