青島市市立醫院東院 腫瘤放射治療科,山東 青島 266000
國內腫瘤患者發病率逐年上升,其中肺癌患者的占有比例大約為20.03%[1-3],對居民健康生活水平產生一定影響。隨著計算機和醫學技術的發展,調強放射治療(Intensity Modulated Radiation Therapy,IMRT)和容積弧形調強放射治療(Volumetric Modulated Arc Therapy,VMAT)等放射治療技術在肺癌治療中得到了廣泛的應用[4-6],取得較好的治療效果。在進行肺癌調強計劃優化時會出現靶區劑量欠量的情況,可通過對靶區劑量重新歸一后達到處方要求,目前還未有文獻報道劑量歸一后對于多葉光柵(Multi-leaf Collimator,MLC)的計算是否影響患者放療劑量的準確性。目前本科室肺癌患者病例約占總病例數的一半,故選擇肺癌病例作為研究對象。本文為探究調強計劃歸一后展開計算葉片運動與不計算兩種計劃優化方式的差異,是否會導致劑量驗證通過率的不同,為提高治療計劃的執行性做初步的研究工作。
本研究隨機抽取2019年2月至2019年10月15例肺癌病例,其中男性9例、女性6例,年齡49~73歲(中位數59.5歲),患者詳情如表1所示。

表1 病例選取標準
使用飛利浦Brilliance大孔徑CT模擬定位機:孔徑為85 cm,具有60 cm真實掃描視野(Filed of View,FOV),獲取15例肺癌患者層厚5 mm定位圖像,在Varian Eclipse 13.5計劃系統進行靶區勾畫、計劃設計和劑量計算。15例肺癌患者的原始治療計劃為Planorig,人為制定Planorig計劃未達到處方劑量包95%的體積,為5野動態IMRT計劃,每例治療計劃均在美國Varian公司Eclipse 13.5逆向調強計劃系統上完成:放療計劃采用6 MV X線,最大劑量率為500 MU/min,算法為各向異性分析算法(Anisotropic Analytical Algorithm,AAA), 計算網格為 2.5 mm。 對Planorig計劃進行劑量歸一處理,每位患者生成兩例新計劃,劑量歸一后不計算生成的計劃為Test1,展開計算葉片運動生成的計劃為Test2。
將Test1和Test2計劃分別在aS1000型電子射野影像系統(Electronic Portal Image Dosimetry,EPID)上進行劑量驗證。利用EPID進行計劃驗證之前,對EPID進行系列校準,包括本底野的校正(dark field)、泛野校正(flood field),以及在集成模式下采集一幅射野影像,獲得灰度圖像的校正系數[7]。
ICRU 83號報告[8]建議可將γ通過率標準放寬至5%/5 mm,我們在日常臨床工作中仍遵循文獻所建議的DQA計劃接受標準[9-10]:3%/3 mm條件下γ通過率達90%以上即認為患者計劃是可接受的。本文中比較標準為2%/2 mm和1%/1 mm,因分析中3%/3 mm通過率差異不大,故本文沒有贅述3%/3 mm通過率。
采用統計學軟件SPSS 22.0對數據進行分析,運用配對t檢驗分析每組γ驗證通過率差異是否具有統計學意義,以P<0.05為差異有統計學意義;對靶區感興趣點絕對劑量相對偏差進行統計學分析,同樣以P<0.05為差異有統計學意義。
采用1%/1 mm γ通過率標準,放射治療調強計劃在劑量歸一后,不計算的劑量驗證通過率與展開計算葉片運動后的劑量驗證通過率平均值分別為(73.92±3.16)% 和(75.61±3.04)%,P=0.045, 差異具有統計學意義;采用2%/2 mmγ通過率標準,兩種不同調強計劃劑量驗證通過率平均值分別為94.63±4.17和95.40±3.75,P=0.045,差異具有統計學意義,結果見表2。采用1%/1 mmγ通過率標準,兩種優化方式相對偏差結果在-4.7%~6.5%,采用2%/2 mm γ通過率標準,兩種優化方式相對偏差結果在-2.2%~2.5%,結果見圖1。

表2 兩種不同放療計劃驗證γ通過率(%)

圖1 兩種不同放療計劃驗證γ通過率相對偏差示意圖
IMRT和VMAT技術是通過形成復雜射野形狀實施非均勻劑量分布,強度調制通過機動化的MLC實現[4-5],劑量實施非常復雜,故治療計劃實施時MLC葉片運動的精準度和重復性尤為重要[11-12],對于頭頸部位的調強計劃,每1 mm的葉片偏差分別會導致2.7%的劑量變化[12]。本文采用γ通過率標準2%/2 mm和1%/1 mm,由圖1可得兩種優化方式驗證結果最大偏差為6.5%,差異較明顯,兩種優化方式的差異性說明歸一后展開計算非常有必要。李長虎等[13]研究表明調強計劃在調強放療計劃優化時,選擇MLC運行方向垂直于靶區長軸方向,可有效減少子野或控制點數和機器跳數,提高治療效率。同時有研究發現不同準直器角度選擇在調強計劃優化中對危及器官的受量也有一定的臨床意義[14-16]。
本研究中Test2驗證結果整體優于Test1驗證結果(表2)的原因可能為Test1采用提量優化方式是在直線加速器執行放療計劃時,通過MLC放慢運動速度等間接延長出束時間的方法達到提高劑量的目的。MLC運動速度變慢,會降低葉片執行效率,還會導致MLC到位不準確等后果。Test1采用降量優化方式時,放療計劃總體跳數變小,MLC運動速度提升,可能會使部分MLC運動速度達到極限,MLC還未到位,就會出現射束停止或射束結束警告錯誤,導致放療計劃不能準確執行,與Park等[17]研究表明MLC速度與加速能力的差異會影響VMAT計劃執行的準確性一致。但如果進行展開計算MLC運動,加速器就通過調整MLC運動等方式達到提高劑量或降低劑量的目的,同時避免了不展開運算的弊端。
本文雖然取得初步研究結果,驗證了調強計劃歸一后展開計算葉片運動優化方式優于不計算計劃優化方式,為放療物理師設計放療計劃時提供一定參考,提高患者放療劑量的準確性。但本研究仍存有不足之處,在接下來會增加其他部位患者放療計劃優化的研究,為放療計劃劑量歸一問題探討一種可行性的解決方法。