子野权重优化对CMS XiO宫颈癌调强计划的影响

目的:本文分析了CMS治疗计划系统XiO在制定调强放射治疗(IMRT)计划时,子野权重优化对治疗计划结果的影响。方法:本文选取10例宫颈癌全程放射治疗病例,制定影像引导下(IGRT)的调强放射治疗计划,首先直接用静态调强(Step&Shoot)方式进行优化一步生成调强放射治疗计划(S-IMRT),之后继续进行子野权重优化(Segment weight op-timization,SWO)并生成新的治疗计划(SWO-IMRT),比较子野权重优化前后总子野数、总跳数,同时分析比较正常组织受照剂量的变化。结果:结果显示,经过子野权重优化后,总的子野数显著减少,减少约26%~31%(p<0.0001);总的机器跳数有所降低,减少约5.1%~9.7%(p<0.0001),同时,直肠、膀胱和小肠的剂量也有所降低。结论:在使用CMS治疗计划系统XiO进行宫颈癌全程调强放射治疗计划设计过程中,充分利用子野权重优化方式,可以减少总的机器跳数,降低正常组织剂量,缩短治疗时间,这既降低正常组织的毒性反应,也为肿瘤剂量的提高提供了可能。在其他病种的调强放射治疗计划设计中,子野权重优化也可以发挥重要的作用。     

一种基于梯度信息的直接子野优化算法

针对传统直接子野优化算法(DAO)收敛速度慢、易停滞、全局搜索能力低的缺点,本文提出一种基于梯度信息的直接子野优化方法(GDAO)。在GDAO中分别采用不同的优化方法对子野形状和子野权重进行迭代优化。首先为提高子野形状优化时每次搜索的有效性,对传统模拟退火算法(SA)进行了改进,将梯度信息融合在SA算法中。采用基于梯度的SA法确定子野形状,并在优化同时充分考虑多叶准直器(MLC)叶片间的约束条件,保证优化后的子野形状满足临床放射治疗的要求。之后再利用计算量少、迭代代价低、收敛快且稳定的梯度类具有求解大规模约束优化问题能力的带约束最小存储拟牛顿算法(L-BFGS-B)优化子野权重。实验结果表明,与传统SA算法相比,新算法计算时间减少了15.90%,同时得到的治疗方案靶区最低剂量提高了0.29%,最高剂量降低了0.45%;危及器官膀胱最高剂量降低了0.25%;危及器官直肠最高剂量降低了0.09%,说明在调强放射治疗(IMRT)中采用GDAO方法直接优化子野,可在短时间内得到满足临床要求并可直接实施照射的治疗方案,具有较好的临床实用价值。     

三维适型放疗与调强放疗在胸中段食管癌根治性放疗中的 剂量学比较

目的 比较胸中段食管癌三维适型放疗与调强放疗对靶区和危及器官的剂量学影响,探讨两种放射治疗方法在胸中段食管癌根治性放疗中重要器官受保护的优劣,寻找食管癌放射治疗的理想计划模式。方法 15例经病理证实胸中段食管鳞癌患者,经体位固定、CT模拟定位扫描成像传输到治疗计划系统、勾画肿瘤体积、临床靶区体积和危及器官。15例病例均做三维适型和调强计划,60 Gy/30次,评估/优化后应用剂量体积直方图比较两种计划对靶区及危及器官的剂量学影响。结果 在相同靶区、相同剂量模式下,对胸中段食管癌患者的放射治疗中,调强放疗对靶区剂量的分布及对危及器官的保护均优于三维适形放疗。结论 胸中段食管鳞癌,长度4~18 cm放射治疗,三维适型/调强放疗对危及器官剂量学的影响有明显差异。同部位的肿瘤受到相同剂量照射情况下,调强放疗对危及器官的影响较三维适型放疗小,靶区剂量分布均匀度好。     

食管癌IMRT计划设计降低子野数及MU数方法研究

目的:研究降低食管癌调强计划子野数及MU数的可行性方法。方法:(1)射野方向:IMRT计划由物理师按照经验非均匀共面布野。(2)优化强度级数:分别设计为12、10、8、6优化强度级数。(3)围绕PTV连续定义六个和PTV同心的空心环并限制每个环剂量的计划(4)直接子野优化方法:使用DMPO模式设计,该模式允许预先设定最多子野数。结果:(1)选择的共面非均匀布野与均匀布野调强计划相比,肿瘤靶区的适形度、均匀性较好,总子野数和MU数无差异。(2)优化强度级数为12、10和8的计划质量基本相当,都满足食管癌临床要求,但优化强度级数为8的计划总子野数减少17%,MU数基本不变。(3)设定同心环并限制每个环剂量的计划,肿瘤受照剂量的适形度和正常组织受量均明显好于没有设定椭圆环的调强计划,同时该计划总子野数减少23%、总MU数减少9%。(4)与两步法调强计划相比,DMPO模式PTV的适形度更好,总子野数比原计划减少37%,总MU数减少16%。结论:通过优化强度级数选择、定义治疗靶区同心空心环、直接子野优化等方法,在不改变甚至提高原计划质量的前提下,可以减少食管癌IMRT计划总子野数和MU数。     

两种不同优化算法在胸部肿瘤调强放射治疗计划中的对比研究

目的:研究直接子野优化(DMPO)算法与多目标优化(MCO)算法在胸部肿瘤放射治疗计划设计优化过程中的差异。方法:选取20例食管癌患者,将患者在Pinnacle3计划系统的CT图像、勾画的靶区、设计参数和剂量信息等资料,通过DicomRT协议从Pinnacle3计划系统传输到Ray Station计划系统中。保持照射野设置、处方剂量不变,改用MCO算法重新优化治疗计划,比较两种优化算法在剂量分布、靶区适形指数(CI)与靶区均匀指数(HI)、危及器官(OAR)剂量、计划设计与执行效率的差异性。结果:两种算法优化的计划结果均能基本满足临床剂量要求,与DMPO相比,MCO计划靶区PGTV适形指数CIpgtv和均匀指数HIpgtv以及靶区PTV的适形指数CIptv均差别不大,但危及器官的受量明显小于前者,其中肺的V10、V20、V30、平均剂量Dmean-l,心脏的V30、V40和平均剂量Dmean-h以及脊髓最大剂量D1cm3-s和平均剂量Dmean-s,均存在显著性差异;从计划的设计时间上来看,MCO计划组明显短于DMPO计划组,而从执行效率上来看,两者差异不大。结论:对于食管癌同期加量三维调强放疗计划,与DMPO算法相比,MCO算法可得到更低的OAR剂量,并且在临床应用上明显提高工作效率。     

直接机器参数优化模式下不同子野数目对宫颈癌调强计划的影响

目的:比较基于直接机器参数优化模式(DMPO)下3种不同子野数的宫颈癌调强放疗计划的靶区和危及器官的剂量学差异。方法:选取12例I~Ⅲ期宫颈鳞癌患者,采用Pinnacle~(3)9.10放疗计划系统制定7野调强放疗计划,分别设置子野数目为49、35和21个,比较3种不同计划的剂量体积直方图,分析靶区和危及器官受照剂量的差异。结果:较其他两组,49子野组的靶区平均剂量(D_(mean))、D95较高,靶区最大剂量降低,差异均有统计学意义(P0.05);49子野组的膀胱V_(50),直肠V_(50)、D_(mean)和股骨头V_(30)、D_(mean)均降低,差异有统计学意义(P0.05)。各组靶区均匀指数和适形指数比较均无统计学意义(P0.05)。结论:在DMPO下,子野数的适当增多能较好地提高靶区剂量,降低危及器官的受照剂量。     

SmartSequence与SlidingWnd两种子野分割算法的比较

目的:本研究试图比较Elekta Xio TPS(版本:4.62)计划设计中使用SmartSequence和SlidingWnd两种子野分割算法的特点。方法:对9例宫颈癌患者优化计划设计后的射野通量分布,分别用两种子野分割算法分别分割子野,将剂量归一到95%ptv=5000 cGy。然后利用剂量体积直方图(DVH)、靶区和危及器官的剂量分布、子野数、机器跳数(MU)以及治疗时间,对两组计划进行比较。结果:两种子野分割算法得到的计划均满足临床要求,剂量分布基本一致,DVH接近。相对于SlidingWnd子野分割算法,SmartSequence分割算法得到的子野数数目平均减少了28%,总MU数减少了20%,但是在治疗时间上没有明显优势。结论:在维持治疗计划方案质量相同的条件下,与SlidingWnd子野分割算法相比,SmartSequence分割算法可以显著减少子野数和总MU数。     

基于体元密度权重的调强放射治疗优化方法

目的:在调强放射治疗(IMRT)的优化过程中,权重是一个可调参数。本文探讨加入体元密度权重的目标函数对IMRT优化结果的影响。方法:设定目标函数时,在权重中加入一个体元密度的幂乘项。首先制作一个虚拟体模,根据该体模的优化结果选择合适的参数。再选取5例临床实例设计10个放疗计划,对每一例病例分别用不考虑密度影响的IMRT优化方法和基于体元密度权重的IMRT优化方法设计放疗计划,比较靶区及危及器官的受量。结果:改进的目标函数中最佳幂指数为3。根据剂量体积直方图和均匀性指数的评估结果,改进后的优化方法与传统方法相比,正常组织受量相当,靶区均匀性有所提高。结论:本文提出的改进优化算法可以提高放疗计划质量。     

宫颈癌动态多叶光栅调强放射治疗与分步照射调强放射治疗的剂量学比较

目的比较动态多叶光栅(DMLC)调强放射治疗与分步照射(SS)调强放射治疗的剂量学差异,为DMLC调强放射治疗在宫颈癌放射治疗中临床应用提供依据。方法选择20例经病理确诊的宫颈癌患者,年龄41～69岁,平均年龄53岁。分别使用DMLC调强技术和SS调强技术进行放射治疗计划设计,然后对两种放射治疗计划进行剂量学的对比,主要比较了剂量体积直方图、靶区剂量分布、危及器官受量、机器跳数和实际治疗时间。结果 DMLC调强放射治疗计划与SS调强放射治疗计划对靶区的覆盖程度是基本一致的,但最大剂量、均匀指数两者差异存在统计学意义(t=-11.686、-4.243,P 0.05),DMLC调强放射治疗计划的靶区剂量更均匀、最大剂量更低。对于危及器官的受量,膀胱、直肠4 500 cGy剂量的受照体积,两者差异有统计学意义(t=-4.469、-5.029,P 0.05),DMLC调强放射治疗计划的受照体积更少。对于膀胱、直肠、小肠、股骨头和乙状结肠的平均剂量,小肠的3 000 cGy、4 000 cGy剂量的受照体积,以及股骨头的最大剂量,虽然差异无统计学意义,但DMLC调强放射治疗计划均低于(少于)SS调强放射治疗计划。DMLC调强放射治疗计划的单次机器跳数高于SS调强放射治疗计划,但DMLC调强放射治疗计划的单次治疗时间更少。结论宫颈癌DMLC调强放射治疗计划和SS调强放射治疗计划都能满足临床要求,但DMLC调强放射治疗计划的靶区剂量均匀性更好,对危及器官的保护也更好,且大大缩短了单次治疗时间。     

鼻咽癌动态调强与静态调强放疗的比较

目的：比较鼻咽癌动态调强与静态调强放疗计划设计与执行及剂量分布的区别：方法：记录从计划到实施的全过程以比较动态调强与静态调强实施难易程度及耗时长短。分别比较两者的靶区及危及器官的剂量分布差异。分别对两者进行剂量学验证，比较两者剂量验证结果的差异。结果：两者从计划到实施的方法、难易程度均相同：动态调强各个靶区的适形度、均匀度均优于或等于静态调强，静态调强的子野越多适形度、均匀度越好。各个危及器官受量大部分相同，但两侧腮腺平均剂量静态调强略小于动态调强，且静态调强的子野越少腮腺平均剂量越低。两者的剂量学验证结果基本一致。静态调强治疗时间略长于动态调强。结论：动态调强靶区剂量分布优于静态调强，静态调强子野越多靶区剂量分布越好。两者的危及器官受量大体相当，静态调强似乎更有利于保护腮腺等正常器官。总体上讲，鼻咽癌动态凋强放疗略优于静态调强。     

鼻咽癌放射治疗正向调强计划设计方法

目的利用正向调强计划实现鼻咽癌放射治疗计划设计,总结出适合笔者单位的计划设计方案。方法选择2009年1月至2010年5月40例鼻咽癌患者,其中男性26例,女性14例,年龄30～70岁,平均年龄45岁。进行鼻咽癌治疗计划设计,讨论鼻咽癌计划设计的技巧。根据靶区和危及器官的形态和位置、预设射野方向,人工设置射野形状,根据处方剂量做射野权重的优化,再人为增加子野并调整子野形状,再优化,循环调整和优化,最后得到合适的计划。结果在所有病例中,一般预设7个大野,角度是210°、260°、300°、0°、60°、100°、150°,实际射野角度可以在预设方向附近做调整。根据处方剂量设计计划,大体靶体积(GTV1)为(6636.45±126.43)cGy,均匀度为1.0660±0.0217;临床靶体积(CTV1)为(6396.08±106.01)cGy,均匀度为1.1440±0.0306;CTV2为(5647.16±197.53)cGy,均匀度为(1.0860±0.0456)。并且所有计划基本满足90%CTV达到100%处方剂量,95%以上GTV达到100%处方剂量。结论调强放射治疗(IMRT)是先进的放射治疗技术,但正向调强计划的优劣很大程度上取决于操作者的经验,掌握合适技巧,运用合理方案,才可以得到符合要求的计划,总体说来鼻咽癌的正向调强计划比逆向调强计划有更加灵活的射野形状设置和权重给予,更有助于满足临床要求。     

蒙卡剂量算法(XVMC)在胸部肿瘤调强放射治疗计划设计中的临床价值

目的:比较蒙卡剂量算法(Monte Carlo)和笔形束剂量算法(Finite Site Pencil Beam)在胸部肿瘤调强放射治疗计划设计中对计划结果的影响。方法:在MONACO(CMS)治疗计划系统中,分别使用其内嵌的光子蒙卡(XVMC)剂量算法和笔形束剂量算法,对5例胸部肿瘤病例比较其靶区和危及器官的剂量。结果:蒙卡方法得到的结果和笔形束算法的结果相差较大。结论:对于组织密度差异较大的胸部肿瘤病例,特别是使用调强放射治疗技术时,用XVMC剂量算法评估放射治疗计划更准确。     

乳腺癌保乳术后常规、三维适形和直接子野优化调强放疗技术剂量学评估

目的:比较乳腺癌保乳术后常规放疗(CR)、三维适形(3D-CRT)放疗、直接子野优化调强适形(DMPO-IMRT)放疗靶区剂量分布及危及器官受照体积等方面的差异。方法:随机选择10位乳腺癌患者,为每位患者设计上述三种照射技术的治疗计划。处方剂量为50 Gy/2 Gy/25次。所有计划都使95%靶区体积达到处方剂量要求。根据积分剂量体积直方图(DVH)比较靶区受量和相关正常器官受量的差异和剂量分布。结果:三种技术靶区均匀性指数(HI)和适形度指数(CI)差异均有显著性意义(P=0.049,P=0.001),其中尤以DMPO-IMRT的指标最佳。与CR相比,3DCRT降低了患侧肺、对侧乳腺和心脏在各个剂量区的受照体积,而DMPO-IMRT增大了患侧肺(V20、V30除外)、对侧乳腺和心脏的受照体积。与3DCRT相比,DMPO-IMRT增大了患侧肺(V30除外)、对侧乳腺和心脏的受照体积。结论:与CR相比,3D-CRT和DMPO-IMRT改善了靶区的均匀性和适形度。与此同时,3DCRT降低了本研究中各个剂量区危及器官的受照体积,DMPO-IMRT在降低患侧肺高剂量受照体积的同时,增大了患侧肺、对侧乳腺、心脏的低剂量受照体积。     

分子动力学再优化算法应用于调强放射治疗

目的:研究在引入模拟退火算法后,分子动力学再优化算法应用到调强放射治疗(IMRT)计划制定过程中的可行性。方法:在利用分子动力学完成IMRT计划后,再利用模拟退火方法对子野叶片位置和子野跳数进行进一步优化,最后用AAPM119号报告提供的测试例评估该算法是否满足处方剂量要求。结果:模拟多靶区、模拟前列腺肿瘤、模拟头颈肿瘤和模拟C形靶区(第一种情况)的优化结果满足并优于处方剂量要求。对于约束更严格的模拟C形靶区(第二种情况),优化结果略低于处方要求。总体结果比AAPM119号报告对其它系统的评价更好。结论:在引入模拟退火方法后,分子动力学再优化算法可以满足调强计划的处方要求。     

脑转移瘤调强放疗最佳子野数目

目的:研究子野数目对脑转移瘤患者调强放射治疗(IMRT)计划质量、治疗时间、机器磨损等影响,获得最佳子野数目。方法:重新优化30例患者的IMRT计划,保持其它参数一致,仅改变子野数制定放疗计划P0、P1、P2…。原始计划P0优化获得子野数的90%作为P1给定的子野数,优化P1获得子野数的90%作为P2给定的子野数,以此类推直到IMRT计划质量不能满足临床要求。统计靶区最小剂量、最大剂量、平均剂量、靶区适形指数、靶区均匀性指数、危及器官受量等参数,用于对计划质量进行分析比较,得到计划质量满足临床要求的同时子野数最少的最佳放疗计划Pm。结果:最优子野计划相对于原计划的子野数由81减少到34,总MU减少205.00,每个射野MU减少34.00,子野MU增加10.72,子野面积增加9.35 cm2,治疗时间减少228.96 s,3 mm/3%标准通过率变化不大。结论:对于较简单的靶区,每个射野的子野数给定为3~6;较复杂的靶区,每个射野的子野数给定为4~8,既不影响计划质量又能减少治疗时间,降低分次内的不确定度和减少机器磨损。     

基于Monaco的食管癌容积旋转调强计划中两种优化模式的剂量学比较

目的:对比Monaco治疗计划系统中Pareto和Constrained两种优化模式在食管癌容积旋转调强（VMAT）中的剂量学差异。 方法:回顾分析23例食管癌患者临床资料,使用Monaco治疗计划系统在相同优化条件下分别使用Pareto和Constrained模式进行优化和剂量评估。比较两种优化模式的靶区剂量、适形度指数、均匀性指数、危及器官受量、子野数和机器跳数。 结果:两种模式优化的靶区剂量、适形度指数、均匀性指数和危及器官受量差异不明显,无显著统计学意义（P>0.05）。 结论:在使用Monaco设计食管癌的VMAT治疗计划时使用Pareto和Constrained优化模式均可获得较好的剂量分布,可以应用于临床。     

鼻咽癌调强放疗计划设计和优化方法

目的:讨论鼻咽癌调强放疗计划设计和优化方法.方法:随机选取24例鼻咽癌患者.在Eclips计划系统上对其进行调强放疗计划设计.对靶区和危及器官设定剂量体积限制条件和权重因子.并对凹形靶区对应的扇形正常组织、正常组织中的剂量热点和靶区中的剂量冷点定义剂量成形结构,对这三种剂量成形结构进行优化.最终得到一个现有条件下的最优化计划.结果:分析患者的剂量体积直方图,24例患者GTV1的最大剂量、最小剂量和平均剂量的平均值分别为73.46 Gy,、67.86 Gy和70.65 Gy,GTV2的最大剂量、最小剂量和平均剂量的平均值分别为68.83 Gy、64.67 Gy和66.29 Gy,CTV1的最小剂量为60.95 Gy,CTV2的最小剂量为51.37 Gy.1%体积的脊髓、脑干和视神经所接受的平均剂量为38.10 Gy、46.94 Gy和27.43 Gy,50%体积左侧和右侧腮腺所接受的剂量分别为36.03 Gy和35.88 Gy.结论:通过射野数目、方向的选择,剂量体积约束条件和权重因子合理的设定,以及对DSS的合理定义及优化,最终可以得到一个符合临床要求的较佳的调强治疗计划.靶区在各个断面都能得到较好的剂量覆盖,调强治疗能够提高靶区剂量的同时保护靶区周围的正常组织和重要器官.     

使用Compass系统进行调强验证的一些探讨

目的:为确保调强放射治疗的精确,使用最新的Compass系统对调强计划进行基于病人CT影像的三维剂量验证,并对验证结果进行剂量体积直方图DVH的评估及三维剂量伽马分析。方法:随机抽取10例在我院进行调强放疗的病人,进行调强计划设计,并使用Compasss进行实测验证。在Compass软件系统中分别将TPS计算的TPS Dose与Com-pass直接计算的Compute Dose和实测后重建的Reconstruct Dose进行对比,然后针对各感兴趣区域进行三维空间体积上的Gamma分析和剂量体积直方图DVH分析。结果:如设定Gamma误差限定条件为3 mm/3%时,10例调强计划的所有危及器官的通过率为100%,但是所有靶区的通过率在与Compute Dose和Reconstruct Dose对比时,仅分别为70.6%和58.8%,通过率很低。如设定Gamma误差限定条件为4 mm/4%时,10例调强计划的所有危及器官的通过率为100%,所有靶区的通过率也为100%。对上述结果采用剂量体积直方图DVH分析,发现10例调强计划的所有靶区的通过率为100%,但是所有危及器官的通过率在与Compute Dose和Reconstruct Dose对比时,仅分别为40.7%和44.4%,通过率很低。结论:使用Compass系统进行调强验证可以较直观的看到剂量在三维空间上的分布情况,并可直接针对每个感兴趣区域进行Gamma分析、Difference分析和剂量体积直方图DVH分析,可以及时纠正误差,确保计划准确执行。但是由于Compass系统与TPS系统在剂量计算上存在一定差距,所以在实际使用中需要对每例调强计划运用多种手段进行具体分析评估。使用TPS Dose与Compute Dose对比操作比较方便快捷,也用来可作为对TPS设计出的调强计划进行初步质控的一个手段。可以及时纠正误差,确保计划准确执行。     

基于先验知识的头颈部肿瘤调强放疗计划多目标优化方法

头颈部肿瘤调强放射治疗计划本质上是目标函数个数大于20、优化变量数大于1 000的复杂多目标优化问题，目前没有精确求其Pareto最优解集的有效方法。本文提出了一种新的有效近似求解方法。首先，根据71例头颈部肿瘤患者的放疗剂量先验知识，对各危及器官的线性EUD按相关系数进行R型聚类分析，将所有危及器官聚为3类；其次，将所有属于同类危及器官的线性EUD均值看作目标函数，联合肿瘤靶区的约束条件，构造一个维度较低的多目标优化模型；最后，通过基于角解的增强夹心算法逼近该低维、局部的Pareto前沿，并通过可视化导航方法快速选出一个调强放疗计划。对比传统的多目标调强放疗计划优化方法，该方法能显著减少目标函数的个数，极大程度地简化Pareto前沿。实验结果表明，本文方法可以将头颈部肿瘤调强放疗计划多目标优化模型中的20~21个目标函数减少到6~7个，并能有效确定其近似的Pareto前沿，找到与临床放疗计划质量相当、部分指标甚至更优的放疗计划。     

基于Auto-Planning技术的肺癌容积旋转调强放疗计划评估

目的:比较基于Auto-Planning技术的自动肺癌容积旋转调强放射治疗（VMAT）计划与物理师手动设计的常规VMAT计划的剂量学差异,研究Auto-Planning技术在肺癌VMAT计划中的优化性能和临床应用价值。方法:随机选取25例已完成全程放疗的肺癌病例,应用Pinnacle3 V9.10计划系统分别进行基于Auto-Planning的自动计划（AP-VMAT）和常规手动计划（M-VMAT）设计,分析比较两组不同计划的肿瘤靶区剂量分布、危及器官受照剂量等剂量学参数。结果:两组计划的靶区覆盖度和危及器官限量均能满足临床要求。AP-VMAT计划靶区最大剂量略高于M-VMAT,但剂量适形度指数明显优于M-VMAT。与M-VMAT计划相比,AP-VMAT有效降低了脊髓受到的最大剂量和平均剂量,双肺的V30、平均剂量以及心脏的V40、V30、平均剂量都在一定程度上有所降低,差异有统计学意义（P<0.05）。结论:对于肺癌VMAT放疗计划,AP-VMAT能够满足临床要求,且比M-VMAT具有更优的靶区适形度,同时可以有效降低脊髓、肺、心脏等危及器官的受照剂量,更好地保护正常组织。