直肠癌术后调强放射治疗计划不同算法的剂量学差异

2019-07-16曾祥华张晓娟

中国医学装备 2019年7期

曾祥华胡娟张晓娟何朗

我国结直肠癌的发病率和病死率均保持上升趋势，2015年我国结直肠癌发病率和病死率在全部恶性肿瘤中均位居第5位[1]。放射治疗是直肠癌治疗的重要手段，调强放射治疗(intensity modulated radiation therapy，IMRT)技术已被广泛应用于各类肿瘤治疗，国内外大量研究证实，该技术有显著的剂量学优势，极大提高了肿瘤治疗增益比，在直肠癌也有类似的研究结果[2-6]。利用治疗计划系统(treatment planning system，TPS)制订计划、剂量计算是IMRT技术至关重要的环节。TPS应用的剂量算法不同，计算原理也不同，剂量算法的准确性将直接影响到剂量计算的精度[7]。各向异性分析算法(anisotropic analytical algorithm，AAA)和光子笔形束卷积(pencil beam convolution，PBC)算法均为基于模型的算法，目前关于这两种算法在直肠癌术后IMRT计划设计中的剂量学差异研究相对较少。为此，本研究采用Varian Eclipse 8.9放射治疗计划系统提供的AAA和PBC两种算法，对直肠癌术后患者行IMRT计划设计，分析两种算法的剂量分布差异，为直肠癌IMRT计划制订提供理论参考。

1 材料和方法

1.1 临床资料

选取2017年1月至12月在成都市第五人民医院接受放射治疗的25例直肠癌术后患者，其中男性16例，女性9例；年龄47～78岁，中位年龄为61岁。所有患者为1期、Ⅱ期和Ⅲ期直肠癌术后行放射治疗且术前未接受放射治疗；定位1 h前排空直肠，饮1000 ml水充盈膀胱；使用有孔腹盆定位架，俯卧位。采用CT下行增强扫描，扫描范围为上界自膈顶水平，下界至股骨上中1/3段；层厚5 mm扫描[8]。

1.2 靶区勾画和计划制订

(1)靶区勾画。由同一位放射治疗医师参照勾画标准，逐层勾画[8]。临床靶区(clinical target volume，CTV)包括原发肿瘤高危复发区域和区域淋巴引流区；计划靶区(planning target volume，PTV)为CTV头脚外扩10 mm，腹背和左右各外扩7 mm；危及器官(organ at risk，OAR)包括身体、小肠、结肠、膀胱和双侧股骨头。处方剂量:4500 cGy/(25 F·5 W)。由同一位医学物理师制订IMRT计划，计划设计参数见表1。

表1 IMRT计划参数

(2)计划制订。用Varian Eclipse8.9放射治疗计划系统提供的AAA算法和PBC算法制定计划。IMRT计划设计时，通量优化均采用剂量体积优化(dose volume optimizer，DVO)算法，先用AAA进行剂量计算，获得AAA-IMRT计划；再复制AAA-IMRT计划保持通量不变，将AAA算法更改为PBC算法计算剂量，获得PBC-IMRT计划。

1.3 评估参数

根据剂量-体积直方图(dose-volume histogram，DVH)，方差分析各IMRT计划PTV和危机器官(OARs)的评估参数。PTV评估参数:VTref、Vref、D98、D50、D2、Dmax、适合度指数(conformity index，CI)和均匀性指数(homogeneity index，HI)。OARs评估参数:小肠、结肠和膀胱V20、V30、V40、Dmax，双侧股骨头V20、V25、V30、Dmax，Body V2、V5、V10、V20、V30、V40、V45、V46.5。CI值计算为公式1:

0＜CI＜1，CI值越大，剂量分布适合度越好；其中VT为PTV体积，Vref为90%等剂量线环绕体积，VTref为90%等剂量线与PTV重合体积。HI值计算为公式2:

HI值越趋近0，剂量分布均匀性越好；其中D2、D98、D50分别为PTV受照体积≤2%、98%、50%的最低剂量。

1.4 剂量验证

将每例患者的AAA-IMRT计划和PBC-IMRT计划均移植至模体CT图像，机架角度归零，多野合成计算剂量，生成验证计划，分析平面剂量分布Gamma通过率差异和等中心点剂量误差[9]。二维验证采用IBA-MatriXX矩阵、I'm RT分析软件和等效水模体。点剂量验证设备采用FC65-G电离室(0.65 cc，0.31 cm)、DOSE-1剂量仪、等效水模体。Gamma通过率分析标准为3 mm/3%、2 mm/2%[10]。点剂量误差S计算为公式3:

式中Ve为计划计算值，Vm为加速器下实际测量值。直线加速器为Vaian Clinac CX，其中MLC为40对。加速器测量前，先对验证设备气压、温度和本底信号校准，修正后方可开始测量。

1.5 统计学方法

用SPSS 17.0软件对获得的DVH评估参数和验证参数进行方差分析，两种算法的DVH评估参数差异、Gamma通过率差异和点剂量误差S差异均采用配对t检验，以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 靶区PTV参数差异分析

由DVH图得出两种算法模型的PTV评估参数，AAA算法获得的Vref、D98、D2、Dmax均值均高于PBC算法，且差异有统计学意义(t=5.82，t=8.56，t=5.29，t=2.66；P＜0.05)。二者VTref均值差异很小，无显著性差异。AAA算法D50、CI均值均低于PBC算法，都有显著性差异(t=-6.85，t=-12.12；P＜0.05)。AAA算法HI高于PBC算法，有显著性差异(t=2.75，P＜0.05)，见表2。

表2 AAA算法和PBC算法PTV指标差异比较(x-±s)

2.2 OARs参数差异分析

OAR评估参数方差分析，AAA算法的小肠、结肠和膀胱V20、V30、V40均值都略高于PBC算法，且差异有统计学意义[小肠(t=6.81，t=5.91，t=5.00)、结肠(t=9.96，t=4.67，t=6.50)、膀胱(t=3.93，t=8.31，t=6.42)；P＜0.05)]。两侧股骨头V20、V25、V30均值也都高于PBC算法，且差异有统计学意义[左侧(t=5.71，t=6.84，t=2.73)、右侧(t=4.33，t=12.04，t=4.60)；P＜0.05]。除膀胱的Dmax参数均值无显著差异外，OAR的小肠、结肠、左侧股骨头和右侧股骨头Dmax均值AAA算法都要大于PBC算法，且差异有统计学意义(t=6.38，t=6.99，t=5.50，t=7.36；P＜0.05)。Body评估参数V2、V5、V10、V20、V30、V46.5，AAA算法都高于PBC算法，差异有统计学意义(t=12.13，t=5.27，t=8.50，t=8.66，t=10.00，t=-6.53；P＜0.05)，V40、V45未见显著性差异，见表3。

2.3 剂量验证比较

两种算法的等中心点剂量验证误差和二维剂量验证差异比较见表4。Gamma通过率分析3%/3 mm和2%/2 mm两种约束限制下，平面剂量分布的通过率均＞95%，PBC算法通过率均值约大于AAA算法，但未见显著差异(t=-1.514，t=1.480；P＞0.05)。等中心点验证剂量与实测点剂量误差S均＜3%，PBC算法误差S均值约小于AAA算法，但无显著性差异(t=0.056，P＞0.05)。

表3 AAA算法和PBC算法OAR指标差异比较(x-±s)

表4 AAA算法和PBC算法Gamma通过率及等中心点剂量误差(x-±s)

3 讨论

AAA算法和PBC算法都是基于模型的算法，对两种算法的差异研究主要集中在胸部肿瘤，其靶区位置多处于组织均匀性差的部位。多位学者[11-15]已用两种算法对胸部肺癌、食管癌及乳腺癌进行了研究比较，研究表明AAA算法相对于PBC算法更加准确。Tania等[13]的研究显示，肺癌调强计划中当从PBC算法换为AAA算法时处方剂量需减少10%。有学者[16-17]对鼻咽癌进行了研究分析，显示AAA算法能给OAR带来更大的保护。而鞠永健等[18]对13例前列腺癌患者的研究显示，AAA算法与PBC算法剂量学比较无显著差异。牛瑞军等[19]对30例宫颈癌术后患者研究显示，AAA与PBC存在一定的剂量学差异，与AAA算法比较，PBC算法高估了靶区剂量，低估了OAR剂量。葛双等[7]对10例术后宫颈鳞癌患者分析显示，两种算法获得的靶区和OARs的剂量学参数都存在一定的差异。而对直肠癌术后两种算法的差异分析，国内外研究报道甚少。

本研究显示，两种算法计算获得的靶区和OAR评估参数都能达到临床治疗要求。AAA算法PTV参数D98和D50都要优于PBC算法，但由于D2较高，造成HI低于PBC算法；AAA算法90%等剂量线包围的体积Vref大于PBC算法，而两者VTref差异小，因此AAA算法CI高于PBC算法。PTV内大部分区域AAA算法剂量要低于PBC算法，但D2和Dmax都要高于PBC算法，PBC算法能快速达到最大值，AAA算法有较长拖尾。PTV外的组织区域，各OAR体积剂量和最大值(膀胱除外)AAA算法都要高于PBC算法。从Body各评估指标可以看出，AAA算法要高于PBC算法，二者差异随着剂量增大而减小，大于处方剂量的高剂量区域PBC算法要高。PBC算法是一维数学模型，在非均匀组织中只考虑沿射野方向上不均匀组织厚度因子，未考虑计算点周围散射线影响[20]。而AAA算法模型考虑了原射线、电子线污染以及准直器散射的影响，对不均匀介质中的剂量计算进行了修正[21]。所以低剂量区域较PBC算法要高，靶区更快达到处方剂量，并且出现拖尾现象。平面剂量分布验证中Gamma通过率均＞95%，等中心点剂量验证计算值与实际测量值误差都＜3%，都未见显著性差异。相较于胸部肿瘤，盆腔肿瘤组织密度差异不大，AAA算法处理不均匀组织密度的优势虽有所减小，但仍存在明显的差异。