ExacTrac系统在颅脑肿瘤放疗摆位中的应用

目的 使用ExacTrac与OBI系统对颅内肿瘤进行图像引导放疗,并用锥形束CT(CBCT)验证ExacTrac系统移床修正后的结果,评估ExacTrac系统在颅脑肿瘤放射治疗中的摆位精度.方法 选取2017年1月至2018年1月中山大学附属第一医院收治的28例颅脑肿瘤放疗患者作为研究对象.先利用三维激光系统摆位,用ExacTrac系统拍摄两幅交叉的X线图像,得到三维平移误差X(左右)、Y(进出)、Z(升降)和对应的旋转误差Rx、Ry、Rz,进行六维移床修正后,再使用ExacTrac系统验证修正后的位置并在加速器上进行CBCT扫描.记录ExacTrac修正前、后以及CBCT的摆位误差并统计分析.结果 ExacTrac系统修正前X、Y、Z三个方向的平移误差分别为(-0.38±1.38)mm、(0.30±1.37)mm、(-0.55±1.12)mm,修正后的误差为(0.02±0.31)mm、(0.01±0.25)mm、(-0.03±0.27)mm,其对应的旋转误差分别为(-0.18±1.08)°、(0.35±1.60)°、(0.21±1.11).和(0.06±0.19)°、(0.01±0.23)°、(-0.03±0.30)°,修正前后比较,差异有统计学意义(P＜0.05).CBCT验证ExacTrac修正后的误差为(0.26±0.59)mm、(-0.42±0.55)mm、(0.22±0.53)mm,均不超过±1 mm.结论 ExacTrac系统配合六维床可明显降低摆位误差,提高治疗精度,是一种在颅脑肿瘤放射治疗中可靠的图像引导方法.     

胸部食管癌共面调强放射治疗肺受量预测模型研究

目的:结合胸部食管癌靶区与肺体积和空间解剖位置关系,建立胸部食管癌共面调强放射治疗肺受量预测模型。方法:选取28例胸部食管癌病例,选择其靶区（PGTV,PCTV）处方剂量、靶区体积、肺体积,以及靶区和肺的空间位置关系为输入量,肺受量评价指标（V5,V10,V20,V30及Dmean）作为预测输出量,经主成分分析处理后进行多元非线性回归分析,求出回归方程建立预测模型。结果:肺受量的预测值跟实际值较为接近。其中V5相对误差在-4.37%~2.08%,绝对误差小于2.3%;V10相对误差在-6.53%~1.09%,绝对误差小于2.3%;V20相对误差在-8.99%~7.17%,绝对误差小于1.6%;V30相对误差在-15.93%~11.75%,但绝对误差小于0.9%;Dmean相对误差在-2.73%~2.68%,绝对误差小于31.7 cGy。结论:该模型对胸部食管癌放射治疗中肺受量预测的准确度较高,可作为食管癌放疗计划参数指导及计划评估工具。     

鼻咽癌放疗中T形口腔固定器的研制及其摆位误差和剂量影响研究

【摘要】目的:探讨自制T形口腔固定器在鼻咽癌放疗中对摆位误差，以及对靶区和危及器官受照剂量的影响。方法:选择40例鼻咽癌放疗患者，随机分成两组，每组20例。A组为常规热塑膜固定器组，B组为热塑膜联合自制T形口腔固定器组，应用锥形束CT（CBCT）比较两组头部和颈部的平移误差及旋转误差；将误差带入计划系统重新计算模拟计划，得到靶区和危及器官体积剂量参数，与原始计划比较。结果:两组平移误差接近，而旋转误差明显减少，其中颈部≤2°的误差，A组在Cor、Sag、Tra方向上分别占88.7%、83.4%、80.5%；B组占98.4%、95.3%、96.9%，且具有统计学意义（P均<0.01）。靶区体积剂量百分比，A组的GTVnx-D98%、GTVnd-D98%、CTV1-D95%、CTV2-D95%在±3%内占87.5%、88.3%、98.5%、98.5%，B组占100%、96.8%、100%、100%，B组剂量变化范围明显变小且全部具有统计学意义（P均<0.01）。结论:热塑膜联合自制T形口腔固定器可有效减少摆位误差，提高摆位重复性，提高靶区剂量准确性，尤其对于颈部，保障调强放疗的疗效，可在临床中推广应用。     

OBI图像引导在鼻咽癌IMRT中的应用

目的 探索IGRT在保障鼻咽癌IMRT精确性中的应用。方法 应用直线加速器OBI系统对10例鼻咽癌患者实施IMRT,观察并记录每次摆位后、体位调整后、治疗后的IGRT,分析其影像与CT模拟定位影像之间的摆位差异。结果 摆位后左右、头脚、前后方向误差分别为(0.22±1.00)、(-0.37±1.28)、(0.04±1.36) mm;体位调整后对应为(0.29±0.76)、(-0.04±0.78)、(-0.01±0.92) mm;治疗后对应为(0.20±0.78)、(0.16±0.80)、(0.05±0.92) mm。摆位后左右、头脚、前后方向误差≤1 mm概率分别为81.0%、77.6%、88.2%;体位调整后对应为92.5%、96.4%、96.4%;治疗后对应为91.7%、94.9%、96.8%。结论 鼻咽癌患者实施分次IMRT过程中进行OBI系统下的精准IGRT技术非常重要,必要时需参照摆位后的IGRT影像调整患者的放疗体位,修正摆位误差,有效提高分次IMRT的精确性。     

基于图像变换的CT图像校正算法在宫颈癌放疗剂量准确性评估中的应用

目的 定量评估宫颈癌放疗计划剂量准确性。方法 提出基于图像变换的CT图像校正算法,参考CBCT图像对宫颈癌临床计划CT图像进行校正,获取更能反映实际治疗体位的校正图像;将临床计划移植至校正图像重算剂量生成测试计划,并与临床计划进行剂量学参数比较分析,评估剂量准确性。结果 对比计划靶区覆盖均能满足临床要求(>98%),均匀性指数HI无较大差别(P=0.150);测试计划剂量分布适形性较临床计划差且具有显著性差异(P<0.05)。测试计划各危及器官的Dmax较临床计划高约30 cGy并具有显著性差异(P<0.05),V50较临床计划略高,而Dmean无较大差异。结论 基于图像变换的CT图像校正算法可用于对宫颈癌放疗剂量准确性进行定量评估,为临床解决类似问题提供参考。     

基于图像变换的CT图像校正算法在宫颈癌放疗剂量准确性评估中的应用

目的 定量评估宫颈癌放疗计划剂量准确性。方法 提出基于图像变换的CT图像校正算法,参考CBCT图像对宫颈癌临床计划CT图像进行校正,获取更能反映实际治疗体位的校正图像;将临床计划移植至校正图像重算剂量生成测试计划,并与临床计划进行剂量学参数比较分析,评估剂量准确性。结果 对比计划靶区覆盖均能满足临床要求(>98%),均匀性指数HI无较大差别(P=0.150);测试计划剂量分布适形性较临床计划差且具有显著性差异(P<0.05)。测试计划各危及器官的Dmax较临床计划高约30 cGy并具有显著性差异(P<0.05),V50较临床计划略高,而Dmean无较大差异。结论 基于图像变换的CT图像校正算法可用于对宫颈癌放疗剂量准确性进行定量评估,为临床解决类似问题提供参考。     

基于结构信息和直觉模糊集的图像相似度测度法在放疗摆位验证中应用

目的 提出基于结构信息和直觉模糊集的图像相似度测度法,并对放疗计划定位CT图与CBCT图进行相似性测度以客观定量衡量摆位误差。方法 选取鼻咽癌和盆腔部肿瘤患者各 1例,提取其计划CT图像及CBCT图像,在鼻咽癌患者横截面与矢状面、盆腔部患者横截面与冠状面上,人为模拟了5种不同程度的摆位误差,同时运用相关系数、均方误差、图像联合熵、互信息以及本文相似度测度法对误差进行比较测量。结果 5种方法都可以在一定程度上描述误差。对比其他方法,相似度测度法随着误差增大表现出更强烈的变化趋势:鼻咽癌横截面5种误差递增结果归一化后为0.553、0.683、1.055、1.995、5.151,矢状面为1.171、1.618、1.962、1.790、3.572;而其他方法结果归一化后为 0~2间,且同一方法不同误差的结果变化较小。另外,该方法对软组织误差更敏感。结论 基于结构信息和直觉模糊集的图像相似度测度法衡量结果与人眼感知更一致,可一定程度上客观量化了包括骨性标记与软组织的误差,其反映的软组织偏差对个体化精准放疗有意义。     

基于VoxelMorph无监督缺失图像配准的无标记射束方向观肿瘤跟踪算法

目的 基于机器学习提出可应用于低图像质量、多叶准直器(MLC)遮挡和非刚性变形兆伏级(MV)图像的无标记射束方向观(BEV)肿瘤放疗跟踪算法。方法 采用窗口模板匹配法和Voxelmorph端到端无监督网络,处理MV图像中的配准问题。使用动态胸部模体,验证肿瘤跟踪算法的准确性。将模体质量保证(QA)计划在加速器上手动设置治疗偏移后执行,收集治疗过程中的682幅电子射野影像系统(EPID)图像作为固定图像;同时采集计划系统中对应射野角度的数字影像重建(DRR)图作为浮动图像,进行靶区跟踪研究。收集21例肺部肿瘤放疗的533对EPID和DRR图像进行肿瘤跟踪研究,提供治疗过程中肿瘤位置变化定量结果。图像相似度用于算法的第三方验证。结果 算法可应对不同程度(10%~80%)的图像缺失,且对数据缺失图像的非刚性配准表现较好。模体验证中86.8%的跟踪误差<3 mm,<2 mm的比例约80%作用。配准后标准化互信息(NMI)由1.18±0.02提高到1.20±0.02(t=-6.78,P=0.001)。临床病例肿瘤运动以平移为主,平均位移3.78 mm,最大位移可达7.46 mm。配准结果显示存在非刚性形变,配准后NMI由1.21±0.03增至到1.22±0.03(t=-2.91,P=0.001)。结论 肿瘤跟踪算法跟踪精度可靠且鲁棒性好,可用于无创、实时、无额外设备和辐射剂量的肿瘤跟踪。     

基于图像结构转换和demons配准的无标记BEV肿瘤跟踪算法北大核心CSCD

目的提出可应用于图像质量差、多叶准直器(MLC)遮挡和非刚性变形的兆伏级图像的无标记射束方向观(BEV)肿瘤放疗跟踪算法。方法采用窗口模板匹配、图像结构转换和demons非刚性配准方法,解决兆伏级图像中的配准问题。在模体中生成质量保证(QA)计划并在加速器上手动设置治疗偏移后执行,收集治疗过程中的682幅电子射野影像装置(EPID)图像作为固定图像;同时采集计划系统中对应射野角度的数字重建影像(DRR)图作为浮动图像,验证算法的准确性。此外收集21例肺部肿瘤治疗患者的共533对图像进行肿瘤跟踪研究,提供治疗过程中肿瘤位置变化定量结果。图像相似度用于跟踪结果的第三方验证。结果算法可应对不同程度(10%~80%)的图像缺失,模体验证中86.8%的跟踪误差在3 mm以下,80%在2 mm以下。配准前后归一化互信息(NMI)变化为(1.182±0.026)~(1.202±0.027)(P<0.005),豪斯多夫距离(HD)变化为(57.767±6.474)~(56.664±6.733)(P<0.005)。病例结果以平移为主(-6.0~6.2 mm),但非刚性形变仍存在。配准前后NMI变化为(1.216±0.031)~(1.225±0.031)(P<0.005),HD变化为(46.384±7.698)~(45.691±8.089)(P<0.005)。结论本文算法可应对不同程度图像缺失,且在数据缺失图像的非刚性配准中表现较好,适用于不同放疗技术,为多模态、部分数据及图像质量较差的兆伏级图像处理提供了参考思路。     

基于体表运动监测预测肺部肿瘤靶区运动可行性研究北大核心CSCD

目的研究通过在线光学体表监测预测肺癌靶区位置运动的可行性。方法选取16个肺癌病例立体定向体部放疗(SBRT)计划中不同方式获取的CT图像进行实验模拟,以计划CT及原始靶区位置作为基准参考,以四维CT中10个时相的CT和每次锥形线束CT(CBCT)为浮动对象,在其上勾画浮动靶区位置。采用双目视觉表面成像法获取基准和浮动图像体表点云数据,并通过主成分分析提取点云特征信息进行比较。使用随机森林算法对特征信息差和对应靶区位置差拟合,构建靶区位置在线预测模型。结果左右、头脚、腹背方向,选取的主成分方差解释度分别为99.76%、99.25%、99.58%,模型对靶区位置的预测均方根误差(RMSE)为0.0447、0.0837、0.0616 mm。结论基于体表光学数据在线预测肺部靶区实时位置具有可行性,可为临床放疗中靶区位置在线监测验证和剂量评估提供参考。