Acuros XB算法和AAA算法在鼻咽癌容积旋转调强计划中的剂量学差异研究

目的:比较Acuros XB算法和AAA算法在鼻咽癌容积旋转调强计划中的剂量学差异。方法:在Eclipse计划系统中建立非均质模型并设计单野测试计划,比较Acuros XB、AAA算法百分深度剂量和离轴剂量的差异。回顾性选取10例鼻咽癌容积旋转调强病例计划,分别采用Acuros XB、AAA算法计算剂量,对比两种算法在实际病例中的剂量学差异。结果:在非均质模型中,两种算法的百分深度差异最大为11.1%,离轴剂量最大差异为10.96%,在与水的交界处产生剂量突变。病例测试中,Acuros XB算法的危及器官和靶区剂量均略低于AAA算法,危及器官中晶体的差异最大为16%,靶区95%的剂量差异为1.05%。结论:对于鼻咽癌容积旋转调强放疗计划,在硬件条件和时间允许的情况下,建议选择较为精准的Acuros XB算法。

Acuros XB与AAA算法在鼻咽癌VMAT计划验证中的差异

目的探讨Acuros XB(AXB)算法与各向异性分析算法(AAA)在鼻咽癌容积调强放疗(VMAT)计划验证中的差异。方法选取19例鼻咽癌VMAT计划,移植到Delta4模体和I'mRT头部模体上制作验证计划。使用AXB、AAA两种算法分别计算剂量分布,利用分布式计算框架(DCF)加快计算速度,同时记录计算耗时。在Varian Tue Beam直线加速器实施验证计划,使用Delta4和电离室行实际剂量测量,比较两种算法所得剂量的三维Gamma通过率和点剂量误差。结果使用Delta4模体验证,两种算法Gamma通过率无明显差异:按3 mm/3%标准,AXB的通过率为(99.8±0.2)%,AAA的通过率为(99.9±0.2)%,两者差值为(-0.1±0.3)%,95%置信区间(-0.3%,0.1%),P=0.201;按2 mm/2%标准,AXB的通过率为(95.7±1.8)%,AAA的通过率为(95.5±2.3)%,两者差值为(0.2±1.7)%,95%置信区间(-0.6%,1.0%),P=0.611。点剂量误差方面,AXB比AAA更接近实测剂量:AXB剂量与实测剂量偏差为(-0.2±0.6)%,AAA剂量与实测剂量偏差为(-0.5±0.6)%,两者差值为(0.3±0.6)%,95%置信区间(0.0%,0.6%),P=0.042。计算耗时方面,DCF空闲时两者统计学差异不显著(P=0.078),DCF繁忙时AXB比AAA节省(9.5±9.9)min,P=0.029。结论鼻咽癌VMAT计划使用均匀模体验证时,AXB与AAA算法的差异很小,其中AXB略比AAA接近实测剂量,而AXB比AAA计算效率高。综合计算精度与效率,推荐使用AXB算法常规计算验证计划。

Acuros XB、各向异性解析算法与蒙特卡罗算法在非均匀组织中剂量计算准确性对比研究

目的：对比Acuros XB算法（AXB）、各向异性解析算法（AAA）和蒙特卡罗（MC）算法在非均匀组织中剂量计算准确性。方法：在Eclipse计划系统上分别设置两种类型的非均匀模体（水-肺-水模体、水-骨-水模体）,并设定3个不同大小的0°照射野,源皮距=100 cm。采用AXB、AAA及MC算法进行剂量计算,提取射野中心轴百分深度剂量,以MC计算结果为基准,计算AXB和AAA两种算法与MC算法的相对偏差,提取非均匀组织及高梯度区（即4.5～15.5 cm）的数据做对比分析。结果：AXB算法3个射野相对偏差绝对值分别为4.186±1.451、0.834±0.300、0.726±0.165（水-肺-水模体）和1.694±0.374、1.325±0.328、0.343±0.244（水-骨-水模体）。AAA算法在两模体的对应值分别为6.679±4.694、4.151±1.789、4.353±2.546（肺）和3.270±0.826、5.971±1.587、2.406±0.574（骨）。采用配对样本t检验,P值均小于0.05。结论：在非均匀组织及其边界,AXB算法计算精度比AAA算法更为准确,基本接近MC算法。

AXB与AAA算法在Ⅰ期非小细胞肺癌立体定向治疗中的剂量学比较

目的:比较Acuros XB(AXB)算法与各向异性分析算法(AAA)在Ⅰ期非小细胞肺癌(NSCLC)立体定向治疗(SBRT)中的剂量学差异。方法:选取10例非小细胞肺癌立体定向治疗计划,分别使用AXB和AAA算法重新进行计算,比较靶区和危险器官的剂量差异。其中PTV分为PTV_lung(低密度区域)和PTV_soft(软组织密度区域)进行比较。结果:AXB算法在PTV_lung的剂量明显低于AAA(P=0.000),对于10XFFF能量而言,该差别更大。而两种算法对于PTV_soft的剂量差异无统计学意义(P>0.05)。在危险器官受量方面,AXB的胸壁、脊髓剂量低于AAA算法,但是AXB算法的患侧肺V5高于AAA(P<0.05)。结论:AXB与AAA算法对于Ⅰ期NSCLC SBRT治疗计划的主要差别在于PTV_lung,AXB算法在PTV_lung的剂量明显低于AAA。

无均整器的Halcyon平台下AXB与AAA算法在肺癌计划中剂量学差异及分析

目的分析无均整器的Halcyon平台下Acuros XB(AXB)算法与各向异性解析算法(anisotropic analytical algorithm,AAA)在肺癌IMRT计划中的剂量学差异。方法随机选取28例中央型肺癌病例,保持射野设置和MLC位置不变,分别采用AXB算法和AAA算法重新计算剂量得到两组IMRT计划,比较两种算法在IMRT计划的靶区、危及器官的剂量差异。对靶区统计:PTV的D_(98%)、V_(95)、V_(100)、V_(105)、D_(mean)、CI、HI、GI;对危及器官统计:双肺及健侧肺的V_(5)、V_(20)、V_(30)、D_(mean);心脏的V_(30)、D_(mean);食管的V_(60)、D_(mean);以及脊髓的D_(0.1cc)、D_(mean)。结果对于PTV,AXB算法的D_(98%)、D_(mean)、V_(100)均低于AAA算法(P<0.05);CI、HI、GI指标AXB算法略优于AAA(P<0.05)。对于健侧肺的V_(5)、D_(max)、D_(mean),心脏的V_(30),脊髓D_(0.1cc),AXB算法均优于AAA算法(P<0.05)。Halcyon平台AXB与AAA算法计划验证通过率分别为(99.0±1.67)与(98.5±1.84)(P=0.38)。结论无均整器模式下两种算法的IMRT计划均能满足临床要求,可以用于肺癌的IMRT计划设计。非均匀介质中AXB算法对危及器官的保护优于AAA算法,在肺癌调强放疗中可优先考虑AXB算法。

Acuros XB与AAA算法在肺癌调强放疗计划设计中的比较

目的:比较Acuros XB(AXB)算法与AAA算法在肺癌调强放疗(IMRT)计划中的剂量学差异。方法:选取10例接受放射治疗的肺癌患者,CT图像扫描后勾画靶区和危及器官,分别用两种优化算法设计IMRT计划,比较两种算法所得计划的靶区剂量分布、危及器官受量及正常组织受量的差异。结果:应用AXB算法的计划中PTV最大剂量和平均剂量分别为(66.37±1.94)和(61.5±3.88)Gy;应用AAA算法的计划中分别为(64.56±1.75)和(62.02±4.77)Gy。前者PTV最大剂量高于后者,但平均剂量低于后者,两者差异均有统计学意义(P<0.05)。两种计划在靶区的均匀性和适形度差异无统计学意义(P>0.05)。两种计划的双肺剂量Dmax、Dmean和V20差异有统计学意义(P<0.05),前者双肺Dmax和V20高于后者,但双肺的平均剂量Dmean低于后者。两种计划在正常组织的体积剂量差异无统计学意义(P>0.05)。结论:虽然应用两种算法的计划均满足临床要求,但是与AXB算法相比,AAA算法低估了靶区最大剂量,高估了靶区平均剂量,同时也低估了正常肺部的体积剂量。

不同剂量算法在非小细胞肺癌立体定向放射治疗计划中的比较

目的:比较Acuros XB和AAA两种剂量算法在非小细胞肺癌立体定向放射治疗计划中的差异。方法:研究选取14例肺部非小细胞肺癌病例治疗计划,分别采用Acuros XB、AAA算法进行剂量计算,对比不同剂量算法对患者剂量的影响。结果:在低密度组织中,如靶区D_(max)、D_(mean)及肺V_(5)、D_(mean)参数,Acuros XB算法结果高于AAA算法。实质性器官脊髓D_(mean)、心脏D_(mean)结果,Acuros XB算法低于AAA算法。在胸部双弧计划中Acuros XB算法较AAA算法运算用时缩短约59.5%。结论:对于胸部非小细胞肺癌立体定向计划,建议采用更快、更准的Acuros XB算法。