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食管癌自动容积旋转调强放疗计划策略的优化选择

2022-09-05巩汉顺谷珊珊陈高翔韩亚楠戴相昆

解放军医学院学报 2022年6期
关键词:靶区食管癌器官

巩汉顺,谷珊珊,杨 涛,陈高翔,韩亚楠,戴相昆

解放军总医院第一医学中心 放疗科,北京 100853

食管癌作为临床多发的恶性肿瘤之一,其组织学上主要为鳞状细胞癌[1]。目前食管癌的治疗主要采用放化疗结合手术的综合治疗[2-3]。食管癌临床病灶较长,解剖位置被脊髓、心脏和肺组织所环绕;且肿瘤所在部位体表外轮廓曲线变化较大,放疗过程中对靶区适形度和均匀性的要求较高;同时还要最大限度地保护周围危及器官(organ at risk,OAR)以降低放疗不良反应的发生率,采用常规放疗计划设计难度较大[4]。容积旋转调强放疗 (volumetric modulated arc therapy,VMAT)采用动态拉弧方式(通常为单弧或双弧设计),其治疗优势显著;在提高靶区剂量、改善剂量分布的同时显著缩短了治疗时间,可有效降低治疗期间呼吸运动及其他不自主运动所导致的靶区位移对放疗精度影响,获得更佳的放射生物学效应[5-7]。传统手动计划设计耗时严重、效率较低,而自动放疗计划技术则显著提高了工作效率,有效降低了物理师主观因素对计划质量的影响[8]。Pinnacle3自动计划 (auto-planning,AP;Philips radiation oncology systems,美国)模块采用自动优化引擎,依据物理师设定的目标函数,采用反复减少冷、热点的迭代优化方法自动完成计划设计[9]。本研究对基于AP技术的食管癌双弧(double arc,DA)与单弧(single arc,SA)自动容积旋转调强放疗计划(automated volumetric modulated arc therapy,A-VMAT) 的优化性能和临床应用价值进行综合评估,以实现自动计划设计策略的优选。

对象与方法

1 研究对象 选取 2018 年 10 月- 2020 年 12 月16例在我中心接受治疗的同一主诊组中的食管癌患者,男性14例,女性2例,中位年龄62(49 ~74)岁。纳入标准:临床病灶PTV处方剂量为54 Gy、原发病灶pGTV 处方剂量为 63 Gy,分割次数为30次的临床治疗患者。排除标准:治疗过程中断患者。

2 定位扫描 患者取仰卧位,双臂上举至额前,均采用热塑体模进行体位固定。在自由呼吸状态下采用Siemens大孔径 CT(SOMATOM Definition AS)实施扫描,层厚为 5 mm,分辨率为 512 ×512。扫描范围从中颈至膈下,将扫描所得图像以DICOM RT 格式传输至 Pinnacle3Ver 9.10 计划系统,由同一主诊组医生勾画靶区和相应危及器官[左侧肺 (left lung,Lung-L)、右侧肺 (right lung,Lung-R)、心脏、脊髓]。

3 治疗计划设计 利用 Pinnacle3计划系统,基于瓦里安iX加速器手动设计双弧容积旋转调强计划 (double arc manual-VMAT,DA-M-VMAT)。采用2个全弧射野:射野1机架角度范围为180.1° ~179.9°、机头角度为10°;射野2机架角度范围为179.9° ~ 180.1°、机头角度为 350°;各射野 X 线方向钨门根据靶区形状进行自动跟随。选择能量为6 MV的X线,默认剂量率600 MU/min;通过计划优化使95%处方剂量包绕95%靶区体积;为了提高靶区适形度并降低危及器官受量需手动勾画相应辅助结构。自动计划优化参数设置:利用Pinnacle3计划系统AP模块分别设计双弧自动容积旋转调强放疗计划 (double arc automated volumetric modulated arc therapy,DA-A-VMAT)和单弧自动容积旋转调强放疗计划 (single arc automated volumetric modulated arc therapy,SA-A-VMAT) 。DA-AVMAT计划射野参数与DA-M-VMAT一致;SAA-VMAT采用DA-M-VMAT计划射野1参数。两组计划的相关目标函数均参照DA-M-VMAT计划中的DVH剂量学参数设置,包括:脊髓的最大剂量(Dmax);心脏的V30和平均剂量(Dmean);全肺(total lung,Lung-T)的 V5、V10、V20和 Dmean;辅助结构体积参数Vx。自动计划优化最大迭代次数设置为60次,优化平衡为11%;剂量跌落区间为2.6 cm;热点最大值为处方剂量×107%;优化过程中冷、热点可自动生成。

4 需评估的剂量参数 1) 靶区最大剂量 (Dmax)、平均剂量 (Dmean)、Target95%、Target100%、Target105%、均匀性指数(homogeneity index,HI)和适形指数(conformal index,CI)[5]、机器跳数 (monitor units,MUs)。Target95%、Target100%及Target105%分别为95%、100%和105%的处方剂量包绕的靶区体积百分比。HI=D5%/D95%,其中D5%为5%靶区体积所受到的照射剂量,D95%为95%靶区体积所受到的照射剂量;HI越接近1则靶区的剂量越均匀。CI=(Vt.ref× Vt.ref)/(Vt× Vref),其中 Vt.ref为参考等剂量线所包绕的靶区体积,Vt为靶区体积,Vref为参考等剂量线包绕的总体积。CI值介于0 ~ 1,越接近于1,表示剂量分布适形度越好。2)危及器官的评估参数,主要包括Dmax、Dmean和Vx。

5 统计学方法 采用 SPSS17.0 统计学软件对数据进行统计分析,数据以±s表示,对各项指标进行单因素方差分析,P<0.05为差异有统计学意义。

结 果

1 靶区剂量参数 DA-M-VMAT 计划和 DA-AVMAT计划的靶区pGTV的HI结果均优于SA-AVMAT计划,但仅靶区pGTV有统计学差异(F=5.101;P= 0.010);而靶区其他各参数3组差异均无统计学意义。DA-A-VMAT计划的平均MUs值高于DA-M-VMAT计划,而SA-A-VMAT计划则低于DA-M-VMAT计划,但差异无统计学意义(F=1.317;P=0.278)。见表1。

表1 食管癌患者手动容积旋转调强计划和双弧与单弧自动容积旋转调强放疗计划的靶区剂量学及机器跳数比较(n=16)Tab.1 Comparison of target dosimetry and machine units among DA-M-VMAT plan, DA-A-VMAT and SA-A-VMAT plans in the patients with esophageal cancer (n=16)

2 危及器官剂量体积参数比较 肺部:V5和V10等低剂量区体积参数A-VMAT计划均高于DA-M-VMAT计划;而V20及以上的各参数则均呈现相反趋势,且SA-A-VMAT较DA-A-VMAT计划具有更好的肺组织保护能力,但差异均无统计学意义(P>0.05)。心脏:对于V20及以上的各剂量体积参数呈现出与Lung-T一致的分析结果。见表2。

讨 论

食管癌靶区通常贯穿颈、胸等躯体上半部分,位置差异大,导致放疗计划中危及器官类别和限制剂量显著不同,对于开展自动计划的实施是一项挑战。本研究对基于Pinnacle3AP计划系统的食管癌患者DA-A-VMAT、SA-A-VMAT和DAM-VMAT计划的剂量学参数进行研究,数据结果表明自动计划在靶区适形度方面不差于手动计划。随着弧数目的增加,计划的剂量调制空间更加自由[10]。这使得SA-A-VMAT计划的靶区均匀性要次于双弧计划;对于全肺及心脏的V20及以上各参数值,自动计划所得结果要优于手动计划,而且SA-A-VMAT计划上述值低于双弧计划,具有更好的危及器官保护能力。Pinnacle3计划系统的AP模块在食管癌VMAT计划自动优化时对靶区和危及器官的权重进行有效的调节,更好地实现剂量优化,在保证靶区剂量的前提下尽可能降低危及器官的剂量,改善总体计划的质量[11]。

AP计划的优劣主要基于人为预先设定的各目标函数,食管处于胸腔中间位置,被左右肺组织、心脏和脊髓包围,物理师在设定参数时主要依据自身经验和爱好取舍给定各危及器官优化参数设定值;若参数设置不合理,则可能出现靶区欠量或危及器官剂量超过限值等问题。近年来放疗物理技术取得快速发展,放疗计划剂量预测方式呈现多样化:使用距离目标直方图或器官体积直方图等进行危及器官的DVH预测[12]。基于机器学习方式,利用从历史数据中提取的剂量分布、解剖结构、布野条件等数据所创建的预测模型实现对新患者的个体化剂量预测[13]。但对于食管癌,由于颈段及上腹部放疗计划的肺部受量显著低于胸段,在创建的模型中容易影响点和离群值[14],针对此缺陷,陈艳等[15]在复杂处方和解剖分段等临床条件下,基于瓦里安Eclipse放疗计划系统中集成的RapidPlan模块创建食管癌放疗自动计划的整合模型,并基于独立病例验证该模型的可行性。目前人工智能进行剂量分布的预测研究是主要趋势[16]。采用合理的预测目标函数结果作为AP的优化参数,则可获得更加适用于临床患者的个性化放疗计划。本研究不足之处为AP计划的目标函数主要基于手动计划所得的DVH参数,所得优化的结果无法准确呈现其最优性能的概率,后续将对获取更加精准的剂量预测目标函数方法进行探讨,以推进AP技术在食管癌患者放疗中的应用。

AP计划初次迭代优化结果有时无法满足特殊的临床剂量限制要求,可在自动计划的基础上进一步加以人工干预以获得更优的计划。本研究中AP计划初次优化所得靶区的DVH曲线陡直,Dmax显著小于手动计划,但靶区剂量欠量较多,为提高处方剂量覆盖度需要放宽靶区Dmax的目标函数限值再次进行优化。通常人工再次优化次数要少于手动计划[17]。但随着后续人工调试次数和目标函数的增加,MUs值通常也呈现增加趋势[18]。本研究中DA-A-VMAT计划的平均MUs值高于DA-M-VMAT计划,与反复迭代优化有关。相对于双弧VMAT计划,SA-A-VMAT计划降低了MUs值,从而缩短出束时间,提高治疗效率。

综上所述,AP模块具备完善的自动优化性能,对于食管癌患者,可简化VMAT计划步骤,同时使计划设计流程更加规范化、计划质量趋于标准化。DA-A-VMAT与SA-A-VMAT计划均可实现最佳的靶区剂量分布和较低的正常组织受量;而SA-A-VMAT计划则具有更高的临床执行效率,更适用于临床治疗。本研究为食管癌患者广泛开展基于AP计划的放射治疗提供一定的数据支持。

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