医用直线加速器质控数据分析与管理系统-QAManager的功能设计与临床应用

目的:基于Python Django框架的加速器质控自动化分析网页系统(QAManager)的开发和测试。方法:利用Python Django和MySQL数据库开发系统QAManager,实现加速器质控数据的统计分析和OBI系统影像自动分析功能。使用QAManager对TrueBeam加速器为期半年的质控结果统计分析并进行功能性测试,包括:①利用QAManager分析各项质控数据分布和变化趋势,对该段时间内TrueBeam的状态进行综合评估;②选取一年内TrueBeam OBI系统扫描Catphan504所得影像,分别使用人工、QAManager分析,并比较两者结果,分析QAManager图像自动识别算法的准确性和精确性;③将模体分别向前、后、左、右4个方向移动1 cm,采用QAManager自动检测,分析算法的鲁棒性。结果:QAManager界面简洁紧凑,用户能够使用QAManager自由选择需要展示的质控项目绘制曲线图,清晰显示各项目整体的分布趋势以及出现偏差最大的时间;QAManager能够准确识别到Catphan504 CBCT影像检测中各模块,除层厚(P=0.05)外,人工分析和自动分析结果比较差异没有统计学意义(P>0.05)。结论:QAManager系统准确可靠,算法能够准确地检测出加速器OBI影像系统参数,具有很强的应用性,对科室实现网络化管理具有重要意义。