基于4DCT和形变配准技术评估呼吸运动对肺癌立体定向放射治疗过程中剂量的影响

目的:探讨肺下叶肿瘤患者立体定向放射治疗(SBRT)治疗时,呼吸运动对肿瘤和正常器官受量的影响。方法:选取14例肺下叶肿瘤患者,均行平扫CT和四维CT(4DCT)扫描定位,获得平扫及10个呼吸时相的序列图像,同时记录患者放疗时的呼吸曲线,并得到各呼吸时相维持时间占比。利用MIM工作站勾画肿瘤和正常器官,基于平扫CT制定放疗计划,将3DCT计划移植到各呼吸时相的序列图像中并计算剂量,按照时间占比叠加各个时相的剂量。结果:比较平扫CT计划剂量分布和叠加剂量分布,得出相比平扫CT计划剂量。叠加剂量中,PTV平均剂量、患侧肺V20、患侧肺平均剂量、健侧肺平均剂量和全肺平均剂量的4D加权叠加均小于3D剂量,分别减小了2.37%、5.08%、5.19%、3.61%和3.46%,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:患者的呼吸运动导致肿瘤和肺受量的降低,但在较小的变化范围内。利用4DCT和形变配准技术,引入患者各呼吸时相维持时间占比的因素,可更合理评估呼吸运动对肺下叶肿瘤SBRT放射治疗过程中剂量的影响。

基于边缘保护尺度空间的形变配准方法及在自适应放疗中的应用

计划CT图像与锥形束CT(Cone beam CT,CBCT)图像的配准是基于CBCT图像引导放射治疗(Image guided radiation therapy,IGRT)系统中实现自适应放疗(Adaptive radiation therapy,ART)的关键部分.边缘保护多尺度空间基于非线性扩散模型,可以为基于互信息的配准提供丰富的空间位置信息.为了提高系统中配准算法性能,本文提出了一种基于边缘保护尺度空间与自由形变模型(Free form deformation,FFD)相结合的多尺度形变配准方法.我们采用了在不同的尺度上根据精细程度选择相应的自由形变控制点数,由粗及精地恢复形变.同时,提出了自动获取非线性扩散模型中平滑参数λ的方法来实现全自动配准.实验结果表明,本文提出的方法用于基于CBCT的图像引导放射系统时,可实现日常放疗时的CBCT图像和计划CT图像准确且快速的配准.通过获得的形变域,可实现CBCT图像肿瘤靶区、危及器官(Organ at risk,OR)和等剂量线的自动勾画,从而实现剂量体积直方图(Dose volume histograms,DVH)分析.最终实现了放疗计划从CT到CBCT的自适应转移.

MIM软件的图像形变配准可靠性研究

目的评价MIM软件对CT图像的形变配准精度。方法选取4个金属点及3个印模膏捏制的具有一定形状的物体置于琼脂糖形成的凝胶中作为弹性模体。采用CT对弹性模体形变前后进行扫描重建,然后再分别导入MIM软件中进行图像配准。利用形变配准前后弹性模体内金属点矩心在X、Y、Z轴方向上的平移距离以及印模膏的Dice系数、Hausdorff距离、Jaccard系数对MIM软件CT图像形变配准精度进行评价。结果金属点矩心在X、Y、Z轴方向上的偏移均小于1.1 mm。印模膏的相似度验证中,3个印模膏的Dice系数均在0.9以上,Hausdorff距离均在2.1 mm以内,Jaccard系数均在0.85以上。结论 MIM软件对CT图像的形变配准精度能够满足临床要求,可为多模态图像在放疗计划设计中的应用提供可靠的依据。

精准放疗中医学图像形变配准框架设计及关键技术分析

医学图像形变配准技术是实现精准放疗的关键技术,可以很好地反映和描述解剖结构在放疗过程中发生的局部形变,为病情诊断、靶区勾画、精准摆位和精准治疗提供重要依据。对肿瘤精准放射治疗中的形变配准关键技术进行了深入研究,设计了包含融合图像结构特征的相似性测度、基于多尺度B样条和混合样条空间一致性约束的形变配准等核心技术的框架,以提高形变配准的效率和精度,充分发挥形变配准技术在图像引导精准放疗中的作用。

基于模型的医学图像形变配准在图像引导放疗中的应用研究进展

为了使人们对基于模型的形变配准在图像引导放疗中的应用状况有个概略了解,在对目前有关基于模型的形变配准方法在图像引导放疗中的应用研究进行调研的基础上,根据形变配准的形变模型和特征空间的选取、相似性度量标准的选取、空间优化等3个主要步骤,以及形变配准方法验证4个方面,对有关基于模型的形变配准方法的文献进行了扼要的分类统计。统计结果表明:目前的形变配准方法在图像引导放疗中的应用研究方向正趋向于在保证形变配准方法的精度与准确度的基础上,通过多分辨率、不同尺度等级、并行计算以及不同优化算法结合等方法来缩短配准时间方面,以满足临床应用的要求。

正交小波基函数实现图像引导放射系统中计划CT与锥形束CT图像的形变配准

计划CT图像与锥形束CT(CBCT)图像的配准是基于CBCT图像引导放射系统中实现自适应放疗的重要部分。为了提高系统中形变配准的精度和速度,提出一种基于正交小波变换的形变配准方法,此方法利用正交小波变换的多分辨率特性描述计划CT和CBCT图像的全局和局部形变,由Navier偏微分方程设计极小化能量函数来实现小波系数的能量估计。实验表明,所提出方法用于基于CBCT的图像引导放射系统时,可将日常放疗时的CBCT图像和计划CT图像进行准确且快速的配准,并且可用于放射计划系统中器官的自动分割,从而有效指导自适应治疗。

基于光流和多层次B样条自由变形的医学图像鲁棒形变配准

为了跟踪肿瘤病灶对周围正常组织挤压变形,以及脑部手术软组织变形对手术的影响,提出了光流估计框架下的多层次B样条自由变形鲁棒形变配准方法.利用光流法约束下的多层次B样条自由变形,通过加密局部控制点以加强局部形变,能有效建模肿瘤信号及异常变形区域的局部较大形变.通过引入鲁棒估计,给予异常信号(病灶、灰度突变或形变不连续区域)以较小的权值,可减小图像灰度差异、局部不连续形变场所造成异常信号对形变配准优化的不利影响.采用了L-BFGS方法,可减少内存开销,提高优化速度.实验表明:形变配准算法得到了较好的效果,可较好建模术前和术中脑部医学图像的形变,本配准算法可用于指导图像导向手术.

基于PET/CT形变配准技术对放疗前后靶区变化的评估

PET图像提供的新陈代谢信息可用于判断放疗后肿瘤的复发区域,对于制订精确的放疗计划具有重要的临床意义。研究采用多分辨率形变配准的方法提取放疗前后CT图像的形变域,并将其作用于放疗前PET图像,与放疗后的PET图像相比较,通过设定图像中SUV的阈值,判断勾画轮廓之间的重叠率,以获得图像中的高摄取区域,回顾性指导精确放疗。研究针对22例肺癌病例,实验结果显示放疗后残留的高代谢区域和放疗前GTV重叠较好:当阈值设定为SUVmax的70%、80%和90%时,对应的重叠率分别为(95.2±0.6)%、(96.6±3.4)%和100%;当阈值设定为SUV2.5和SUV5.0时,对应的重叠率为(86.0±6.6)%和(97.0±3.0)%。对氟代脱氧葡萄糖(FDG)高摄取区域的高重叠率表明病变区域在放疗前后的位置相对稳定,放疗后的残余肿瘤基本上位于放疗前靶区对FDG的摄取区域。初步实验结果证明,研究可用于判断靶区区域对放疗的反应,回顾性指导在放疗计划中,针对放疗后残余的靶区加大照射剂量,保护危及器官和组织,精确放疗。

基于形变配准和伪CT的鼻咽癌自适应放疗剂量评估

目的:基于形变配准千伏级锥形束CT(kV CBCT)生成的伪CT图像,探讨了鼻咽癌自适应放疗的优势和重要性。方法:选取10例鼻咽癌患者1套定位CT图像和每周的摆位验证kV CBCT图像,采用Velocity软件形变配准生成6套伪CT。定位图像CT0上制定的Arc计划Plan0分别复制到6套伪CT上:A组方案是不改变参数直接计算最终剂量;B组方案是重新优化设计计算剂量。A、B两组各6次计划的剂量分别形变配准累积到CT0上得到累积剂量Dose_actual和Dose_replan。比较A组、B组和原计划每周肿瘤靶区和危及器官体积以及累积剂量的变化。结果:10例患者PGTVnx、GTVnd、PTV、左右腮腺体积退缩比率为3.81%±7.67%、11.45%±9.89%、3.50%±2.50%、23.67%±7.39%、24.18%±6.69%。A组方案的靶区PGTVnx、GTVnd、PTV D95剂量比原计划平均每周分别下降了0.946、1.054、0.809、0.848、1.426、0.799 Gy,1.407、1.501、1.627、1.236、2.028、1.373 Gy,2.330、3.419、3.938、2.696、4.213、2.574 Gy。B组计划与原计划处方剂量吻合度较高。相比于原计划,A组左侧腮腺D50、Dmean分别提高0.43、0.10 Gy,V30降低了1.94%;右侧腮腺D50、Dmean、V30分别提高了2.59 Gy、2.81 Gy、8.97%。B组左侧腮腺D50、Dmean、V30比原计划分别降低1.22 Gy、1.13 Gy、4.15%,右侧腮腺D50、Dmean、V30比原计划提高了2.8 Gy、3.09 Gy、5.44%。结论:相对于实际照射剂量,应用形变配准kV CBCT生成伪CT图像的鼻咽癌自适应放疗,既保证肿瘤靶区剂量与原计划Plan0一致,同时降低了危及器官的累积照射剂量,具有一定程度的剂量学优势。

医学图像处理MIM软件和Velocity软件在弹性模体中形变配准精度的比较研究

目的:评价两种医学图像处理软件(MIM软件和Velocity软件)在弹性模体中的形变配准精度。方法:采用印模膏捏制长方形、正方形及圆形3个不同形状的物体置于琼脂糖凝胶中,制备成含有3个不同形状印模膏物体可弯曲的弹性模体,通过CT对该模体在平直状态下和形变后的弯曲状态下分别进行定位扫描,将形变弯曲前后的两组CT影像数据均导入MIM软件和Velocity软件中,在形变前后的两组CT图像中,均对弹性模体所含的3个印模膏物体行靶区勾画后再进行形变配准,通过计算印模膏物体在MIM软件和Velocity软件中的相似性系数(Dice系数)和豪斯多夫距离(Hausdorff距离),评价MIM软件和Velocity软件对弹性模体形变配准的精度。结果:不同形状印模膏物体可弯曲弹性模体在平直状态下、形变后弯曲状态下扫描得到两组CT图像,经过MIM软件和Velocity软件形变配准处理后,3个不同形状印模膏物体的Dice系数和Hausdorff距离两组间比较,差异无统计学意义(t_(Dice系数)=-0.179,t=1.231,t=2.663;t_(Hausdorff距离)=1.295,t=0.126,t=-1.84;P>0.05)。结论:MIM软件和Velocity软件的形变配准精度无显著差异,两者都较好地具备了多模态影像形变配准的能力,均能满足临床放射治疗图像处理的需要,而MIM软件在实践操作中相对更简便、快捷。

基于形变配准算法评估前列腺癌分次间剂量的可行性研究

目的:研究基于形变配准算法进行前列腺癌分次间剂量评估的可行性。方法:采用锥形束CT(CBCT)形变配准到再计划CT,产生有明显配准误差的形变CBCT。分别结合频谱峰值转换法和逐层线性变换法,根据刚性盆部模体的噪声模型来修正形变CBCT,生成与再计划CT解剖结构基本一致的两组虚拟CBCT作为形变配准评估的“金标准”。以再计划CT为基准,评估计划CT形变配准到虚拟CBCT形成的虚拟CT的Gamma通过率。比较两组虚拟CT的评估系数,验证再计划CT转换为虚拟CBCT的可行性。评估基于形变场映射产生感兴趣区域(ROI)的dice系数,验证基于形变配准中产生形变场的半自动勾画技术的可行性。结果:计划CT形变配准到两组虚拟CBCT产生的虚拟CT的1mm/1%和2mm/2%的Gamma通过率分别为(98.08±0.43)%/(97.95±0.37)%(P>0.05)和(99.53±0.08)%/(99.55±0.10)%(P>0.05)。基于形变场映射产生各个ROI的dice系数均值为0.78~0.95。结论:虚拟CBCT提供了一种解决形变配准算法缺少“金标准”的问题,并验证基于形变配准算法评估前列腺癌分次间剂量的可行性。

LCC-Demons形变配准算法在自适应放疗中的应用研究

癌症患者在接受放疗过程中,体重以及肿瘤体积的变化等因素很可能导致靶区、危及器官OARs的解剖结构发生变化.传统的形变配准算法对于这种复杂大形变鲁棒性较弱,难以完成配准.针对上述情况,本文采用LCC-Demons形变配准算法对病人放疗计划中的CT图像进行配准,利用得到的形变场完成医生勾画信息映射.通过比较配准前后靶区与危及器官的DSC相似性系数(重叠度)与Hausdoff距离来评判配准算法精度,从而对配准质量作出评价.实验结果表明,LCC-Demons算法具有很好的棒性,对复杂的头颈部配准有很好的效果,对于自适应放疗具有重要意义.

基于微分同胚Demons形变配准算法获取肺通气图

基于四维计算机断层扫描图像(4D-CT)生成肺通气功能图的研究是医学图像处理领域的一个热点问题。肺通气图可以有效识别肺的不同功能区域,依此制定的肺癌个体化放疗计划可以有针对性的保护肺的高功能区,减轻放疗对肺功能的影响。本研究提出一种基于微分同胚Demons形变配准算法获取肺通气图的方法。首先使用阈值法对4D-CT呼气末时相和吸气末时相的肺体积进行分割;然后使用微分同胚Demons形变配准算法对两个时相分割出来的肺体积进行形变配准获取其形变函数φ;最后应用雅可比行列式分析φ,经重建获得肺通气图的三维分布。结果发现该方法充分考虑了图像的空间信息及灰度信息,无需借助其他功能影像设备,即可快速获取高分辨率的肺通气功能图像。

基于分段B样条形变配准方法的头颈部伪CT生成研究

目的:探讨分段B样条形变配准方法在头颈部伪CT(sCT)生成中的应用,以及对sCT生成精度的影响。方法:收集已经进行调强放射治疗的鼻咽癌患者45例,每例计划均包括头颈部T1加权核磁共振成像(MRI)和CT图像。使用3D Slicer软件对MRI和CT图像分别进行分段B样条形变配准、整体B样条形变配准、分段刚性配准和整体刚性配准4种方法配准,比较配准后的MRI图像和真实CT图像的Dice相似性系数(DSC)值。随机选取其中的30例患者作为训练集,15例患者为测试集,将配准后的MRI和CT图像通过pix2pix网络进行模型训练生成sCT,对生成的sCT和真实CT进行平均绝对误差(MAE)、结构相似性系数(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)值的比较,分析通过阈值法分割为不同组织(骨头、软组织、空气和脂肪)的MAE值。结果:配准后的MRI和真实CT图像比较,分段B样条形变配准方法的DSC值最优;使用4种配准方法生成的sCT和真实CT图像进行MAE、SSIM和PSNR值比较,分段配准方法比整体配准方法好,B样条形变配准方法比刚性配准方法好。分段B样条形变配准方法的MAE值为(74.783±9.869)HU,SSIM值为0.839±0.032,PSNR值为(28.859±0.957)dB,均比其余几种配准方法好。分段B样条形变配准方法在骨头、软组织和脂肪区域的MAE值较好,但是在空气区域的MAE值较刚性配准方法稍差。结论:分段B样条形变配准方法在头颈部sCT生成精度优于整体和刚性配准方法,该方法可以改善头颈部图像的配准精度,从而改善sCT的生成精度。

医学图像形变配准在图像引导放射治疗中的应用

本文详细介绍了形变图像配准技术在国内外的进展、形变图像配准的定义,根据不同划分标准进行的分类,以及在肿瘤诊断和肿瘤图像引导放射治疗的中的应用的举例。展示了形变图像配准技术在当前图像引导放疗领域中的重要性,特别是在自适应放疗方面,通过形变配准技术快速判断放疗过程中的解剖部位的变化、退缩,和位移情况。还可以领用形变配准技术进行在线的快速计划,进行快速剂量计算,来判断由于解剖部位的变化对剂量的影响程度,以及这种影响是否需要再计划。另外在肺和肝脏4DCT中形变配准的应用可准确计算肿瘤靶区在肺和肝脏中的由于呼吸运动产生的位移,用来指导放疗计划靶区的勾画和放疗计划的设计。本文还展望了形变配准在放射治疗计划系统的应用:利用形变配准的快速勾画功能快速勾画病人正常器官轮廓,以提高工作效率。本文还分析了形变配准目前存在的不足之处,以及在该领域中的优缺点和应用前景。

基于形变配准剂量累加法的自适应放疗剂量学研究

目的采用混合形变图像配准方法实现胸腹部和盆腔肿瘤自适应放疗中靶区和危及器官的剂量累加,并与三维适形和调强放疗计划的剂量分布进行剂量学比较。方法选取10例肺癌和6例宫颈癌接受放射治疗的患者,在分次治疗20次后,重新采集CT图像,与计划CT图像进行形变配准,得到修改后的累加剂量,并与3D-CRT和IMRT计划进行靶区及双肺、脊髓、膀胱、直肠等器官的剂量体积直方图比较。结果累加剂量后的CI和HI值明显优于3D-CRT和IMRT(P<0.05)。累加剂量的靶区D95、D98及双肺V20、V30、Dmean,心脏V30、V40,脊髓Dmax,膀胱V30、V40、V50、Dmean,直肠的V40、V45、V50、Dmean均<3D-CRT和IMRT计划(P<0.05)。小肠V40、Dmean和股骨头V40、Dmean有所降低,但差异无统计学意义。结论放疗20次后重新修改放疗计划对胸腹部肿瘤和盆腔肿瘤在提高靶区受照剂量的同时能减少危及器官的实际照射量,降低放疗副作用的发生。

形变配准算法在宫颈癌后装治疗分次间总剂量评估中的应用

目的:量化分析后装治疗中,使用不同累积剂量计算方法导致的总剂量评估差异。方法:使用混合形变配准算法,对32例已完成后装插植治疗的宫颈癌患者共计进行108次形变配准,并计算每个患者的形变总剂量。根据膀胱和直肠的体积控制情况将32例患者分为体积控制组(18例)和体积未控制组(14例),计算比较组间累积剂量体积参数(D_(0.1 cc)、D_(1 cc)、D_(2 cc))和相似度系数(DSC),并与GEC-ESTRO推荐的分次间剂量累加方法相比较。结果:DSC随形变图像相对体积比值的增大而变差。体积控制组中,GEC-ESTRO推荐方法和形变累积剂量差异(D_(DIR)/D_(GEC))较小。对于膀胱,体积控制组D_(2 cc)的D_(DIR)/D_(GEC)最大值为1.05,低于未控组1.07;D_(DIR)/D_(GEC)最小值为0.91,高于未控组0.80。提示在使用形变剂量评估过程中,形变剂量值可能比GEC-ESTRO推荐的剂量计算方法偏高5%~7%或偏低9%~20%,偏高和偏低的原因主要为参与形变的体积差异导致剂量网格缩放。而D_(0.1 cc)、D_(1 cc)的D_(DIR)/D_(GEC)更接近1。对于直肠,控制组没有观察到D_(DIR)/D_(GEC)偏高的情况,D_(2 cc)的D_(DIR)/D_(GEC)最大值为0.99,低于未控组1.06;最小值为0.80,低于未控组0.85,但未控制组平均偏高6%。而直肠的D_(0.1 cc)、D_(1 cc)、D_(2 cc)的累积剂量比值都较接近,并且差异不如膀胱显著。结论:在后装治疗中,形变体积可以影响到形变累积剂量的计算结果,合理控制形变轮廓的体积不仅有助于提高形变的准确性,而且形变总剂量评估结果更稳定,建议在后装治疗过程中重视对膀胱和直肠的体积控制。

形变配准技术在心脏剂量评估中的应用

目的:研究基于形变配准技术评估心脏及左心室肌剂量-体积指标的可行性。方法:回顾性分析21例患者屏气下心电门控四维CT(4DCT),在4DCT的20个时相(0%、5%......95%)上分别勾画心脏、左心室肌。使用商用软件MIM Maestro(MIM)中的基于密度的自由形变算法,将最小体积和以0%时相为参照的最小相似性指数(DSC)时相的心脏、左心室肌分别形变到最大体积和DSC时相上,并参照其形变场对剂量进行相应的形变。分析形变前后心脏及左心室肌相对于最大体积/DSC时相的体积、平均剂量(D_(mean))、V_(20)、V_(30)及V_(40)等参数的变化。结果:将最小体积时相的心脏形变到最大体积时相,形变前后的体积与最大体积的差由(13.87±2.84)%减小到(1.72±1.45)%。将最小DSC时相的心脏形变到最大DSC时相,形变前后的心脏与最大DSC时相相比,其DSC由0.899±0.014增加到0.950±0.009。形变后心脏的D_(mean)、V_(20)、V_(30)及V_(40)与最大体积/最大DSC时相相比差异均具有统计学意义(P<0.05)。将最小体积时相的左心室肌形变到最大体积时相,形变前后的体积与最大体积时相的差由(18.77±6.64)%仅减小到(17.38±7.89)%,且形变前后的体积与最大体积间的差异均具有统计学意义(P<0.05)。将最小DSC时相的左心室肌形变到最大DSC时相,形变后的左心室肌与最大DSC时相相比,其DSC仅达到0.773±0.052,而形变前后的D_(mean)、V_(20)、V_(30)及V_(40)等参数与最大DSC时相相比差异均具有统计学意义(P<0.05)。结论:心脏的剂量-体积指标变化与其体积及形态变化之间没有线性关系,且由于过度形变的存在,有必要对心脏进行局部个体化的形变配准。而左心室肌体积和形态变化的不一致性可能是导致其剂量-体积评估不确定性的主要因素,因此应考虑引入多维参数的形变配准算法。

2种不同形变配准软件在头颈部勾画中的作用评价

目的:比较2种目前放疗市场上主流的形变配准软件在CT形变配准中的结果表现,确定其在图像配准中的价值。方法:选择本院2018年2月—2020年6月收治的15例重复定位的头颈部肿瘤患者作为研究对象,治疗过程中前、后2组CT图像正常组织由同一位资深医师进行勾画,分别在MIM软件和AccuContour软件中进行形变配准,将第一组图像的正常组织形变到第二组图像中,与第二组图像直接勾画的组织进行计算,得到相似性系数(Dice系数)与空间评价指标(Hausdorff距离)。采用SPSS 23.0软件包对数据进行统计学分析。结果:2种形变配准软件都有良好的形变配准功能。正常组织显像不同,对配准结果有一定影响,眼球、下颌骨等显像良好的组织配准结果更好,晶体、视神经、视交叉等小体积组织配准结果较差。2组软件相比,MIM软件更具有优势;Dice系数评价中,MIM软件数据更佳的比率为67%,其中55%存在统计学意义(P<0.05);Hausdorff距离显示,MIM软件数据更佳的比率为74%,其中48%的指标存在统计学意义(P<0.05)。结论:2种形变配准软件都具备良好的形变配准能力,相对而言,MIM软件更有优势。对形变配准精度要求较高时,选择MIM软件更佳。

形变配准分析下行同步加量调强放疗的鼻咽癌患者靶区和危及器官剂量学研究

目的 探讨形变配准方法下行同步加量调强放疗(SMART)的鼻咽癌(NPC)患者的靶区和危及器官剂量学。方法 收集62例行SMART治疗的NPC患者,在首次定位图像CT1上制定初次SMART计划(Plan1),在复位图像CT2上制定SMART计划(Plan2)。通过AccuContour将Plan1与Plan2分别刚性和形变配准得到Plan刚性配准和Plan形变配准。比较图像配准后肿瘤靶区(GTV)、计划肿瘤靶区(PGTV)和临床靶区(CTV)的相似指数(DSC);比较GTV、PGTV和CTV在Plan1、Plan2、Plan刚性配准和Plan形变配准的剂量-体积变化情况和平均剂量(Dmean)、95%体积所受剂量(D95)及99%体积所受剂量(D99);比较双侧腮腺Dmean和脑干、眼球、视神经和晶状体最大点剂量(Dmax)。结果 CT2中左侧腮腺体积和右侧腮腺体积均小于CT1(均 <0.05);左侧腮腺、右侧腮腺和脊髓形变配准后DSC均高于刚性配准后(均 <0.05);Plan形变配准在GTV、PGTV的Dmean、D95和D99均高于Plan刚性配准(均 <0.05);Plan形变配准在左侧腮腺、右侧腮腺的剂量均低于Plan刚性配准(均 <0.05)。结论 形变配准的SMART治疗可有效缩小NPC患者靶区和双侧腮腺体积,并确保危及器官在安全范围内。