放疗计划系统DeepPlan光子放疗剂量计算的临床可行性验证

方诗杰，程博，任强，潘茂云，吴爱东，徐榭，裴曦

1.中国科学技术大学物理学院工程与应用物理系，安徽合肥 230025；2.安徽慧软科技有限公司，安徽合肥 230088；3.中国科学技术大学第一附属医院放疗科，安徽合肥 230001

前言

现代放射治疗以治疗计划系统为中心，目前主流商用治疗计划系统为Eclipse（Varian）、Monaco（Elekta）、Pinnacle（Philips）和RayStation（RaySearch）等。中国科学技术大学放射医学物理中心与安徽慧软科技有限公司在经典光子CCC（筒串卷积算法）算法基础上，研究了基于GPU 加速的CCC 算法的改进光子剂量算法，即CCK（积分-积分能量沉积核）光子剂量算法，基于该算法联合研发出了具有自主知识产权的放疗计划系统DeepPlan。对于临床使用的放射治疗计划系统，均需要通过国家规定的放疗计划系统性能标准要求。为验证DeepPlan 作为临床治疗计划系统的可行性，从光子剂量算法准确性和临床病例计算准确性两个方面进行验证。本文测试了YY 0775 报告和YY/T 0889 报告中的验证例题，并结合中国科学技术大学附属第一医院放疗科的商用放疗计划系统Pinnacle 实际治疗应用的病例计划及剂量结果，对DeepPlan进行了对比分析验证。

1 DeepPlan治疗计划系统及光子剂量算法介绍

DeepPlan包含了核心程序模块、算法模块、UI功能模块、DICOM接口模块，其中算法模块由接口化的计划优化和剂量计算两部分构成。目前DeepPlan集成质子版本和光子版本，其中质子版本包含了质子调强放疗、质子鲁棒优化等先进功能，光子版本主要包含适形、静态调强放疗、旋转调强放疗等功能。DeepPlan光子剂量算法内核是以筒串卷积叠加算法［1-4］为基础的改进算法核模型，应用CCK卷积核构成方式［5］，计算方式采用解析的CCK递归卷积叠加方式［6］。

CCK 算法将计算空间压缩为多组筒串轴，在计算每一条筒串轴所经过的空间区域的剂量时，引入传输管线（Transport Lines）和种子平面（Seed Plane）的计算方法［7］，用位于种子平面上的体素向整个计算空间发射不同方向平行线的方式，来代替每一个体素向空间发射不同方向的能量沉积线，即用穿过种子平面上体素的多组不同方向的平行线来代替空间中的所有筒串轴。空间中某一位置体素内剂量沉积被分为两部分，一部分是来自于入射光子在该位置内沉积的剂量，另一部分为其他体素对该体素的散射线沉积的剂量。对于散射线剂量，只考虑穿过该体素筒串轴上体素的散射作用，未穿过该体素筒串轴上的体素对该体素无剂量作用，减少了体素计算量，大幅提高计算速度。采用多分辨率体素计算方式，对作用点周围高剂量区域和剂量梯度较大的区域采用体积较小的体素，提高计算精度，对距作用点较远的低剂量区域和剂量梯度较小的区域则使用体积更大的体素计算，减少计算体素数目，提高计算速度［8-9］。DeepPlan 所使用的光子剂量计算引擎在从快速Raytracing到TERMA计算再到卷积核叠加计算得到最终剂量的整个计算过程中，均在CPU 和GPU 平台上实现并行加速。

2 试验方法

试验分为光子剂量算法准确性验证和临床病例验证两部分。对DeepPlan 的剂量算法准确性进行验证，需要根据国家食品药品监督总局发布的行业标准要求，计算其发布的YY 0775 和YY/T 0889 两份报告中所设置的测试例题，满足所要求的误差允许范围，则证明该治疗计划系统剂量计算结果准确。对DeepPlan 在临床病例中剂量结果准确性进行验证，选取不同部位多组临床病例，以Pinnacle 为参考结果，比较同一套计划下两个治疗计划系统计算的剂量分布差异。

2.1 YY 0775号报告测试方法

YY 0775 号报告是由国家食品药品监督管理局于2010年12月27日发布的《远距离放射治疗计划系统高能X(γ)射束剂量计算准确性要求和试验方法》，标准规定了TPS的剂量计算准确性要求和试验方法，目的是考察剂量计算在简单几何条件（方野、矩形野、均匀模体、垂直照射等）和复杂几何条件（楔形野、非均匀模体、不规则野、非对称野、斜入射等）的计算精度［10］。本标准引用IAEA1540 号技术报告中的数据包作为本标准预定义的试验条件和试验数据，使用数据包中6、10、18 MV 3种能量，每种能量测试12 道例题，共489 个剂量验证点。验证时从数据包中选择对应的数据集，按要求输入数据，选择合适的射束模型，建立测试的几何条件，然后计算测试点的剂量，最终将计算值输入到评价表中得到误差表，得到验证结果［11］。

2.2 YY/T 0889号报告测试方法

YY/T 0889 报告是由国家食品药品监督管理局于2013年10月21日发布的《调强放射治疗计划系统—性能和试验方法》标准，标准规定了调强放射治疗计划系统的术语、定义、性能要求和试验方法，适用于具有高能X射束剂量计算功能，用于设计患者的调强放射治疗计划的治疗计划系统［12］。该报告参考美国医学物理学家协会（American Association of Physicists in Medicine, AAPM）的TG-119 报告［13-14］。测试分为两步：（1）初始测试例题：包括前后对穿野和带状射野。通过设计初始测试例对模体进行照射，使用电离室和胶片测量模体中心点剂量，根据电离室和胶片测量结果，为后续IMRT 测试例确定电离室和胶片读数与剂量的转换系数和刻度曲线。（2）IMRT 测试例：依据AAPM 发布的TG-119 测试例模体图像和轮廓，模拟计算前列腺肿瘤、模拟多靶区、模拟头颈部肿瘤和模拟C形靶区等测试例剂量分布。评价方法和结果分析按照YY/T 0889号报告的要求。

验证中的加速器模型选用由中国科学技术大学第一附属医院放疗科提供的Varian Trilogy 加速器，采集如表1所示的机器数据。

表1 Varian Trilogy采集机器数据Table 1 Varian Trilogy machine data

机器数据包含不同大小方野的输出因子（OF）、百分深度剂量曲线（PDD）、横向剂量线（X-Profiles）和纵向剂量线（Y-Profiles）。依据采集到的机器数据建立加速器模型，并拟合测试模型准确性［15］。PDD的计算结果和测量结果平均偏差均小于0.5%，X-Profiles 和Y-Profiles的计算结果和测量结果平均偏差均小于1%。导入AAPM TG119号报告的模体图像和勾画信息，并按照YY/T 0889号报告中的要求和优化目标及制作调强计划，然后将优化得到的调强计划加载到验证水模（QA phantom）上进行剂量计算，并将剂量计算的结果导出与临床验证数据进行对比。

YY/T 0889 号报告临床验证过程在中国科学技术大学第一附属医院放疗科放疗物理师指导下完成。剂量验证利用PTW VeriSoft软件和PTW 二维平板电离室所测得的剂量分布与DeepPlan 计划系统计算的结果进行比较，测试结果和例题数据按γ 通过率（3 mm/3%标准）评估计划系统剂量分布计算的准确性。

2.3 临床例题测试方法

病例选取于2019年在中国科学技术大学附属第一医院放疗科已接受放疗的胸部肿瘤患者13 例，前列腺肿瘤患者9 例，头颈部肿瘤患者5 例。所选病例影像均来源于Discovery RT590 大孔径CT 模拟定位机（GE，美国），层厚为2.5 mm，6 MV 加速器治疗（Varian Trilogy），病例计划均为静态调强（SMLCIMRT）方式设计，采用3～5 个照射野，剂量计算网格为4 mm×4 mm×4 mm。在保持所有计划参数，包括射野方向、能量、优化后的子野、剂量计算网格等不变的条件下，将从Pinnacle 中导出的含有影像、勾画、放疗计划和剂量结果的DICOM RT 数据文件（包括：CT、RT Structure、RT Plan 和RT Dose）导入DeepPlan重新进行计算。比较相同计划Pinnacle 和DeepPlan计算的剂量学差异。以Pinnacle 剂量结果为参考值，使用PTW VeriSoft 计算DeepPlan 剂量结果的等中心层面2D γ 通过率和剂量网格内3D γ 通过率（3 mm/3%标准）。

3 结果

3.1 YY 0775号报告测试结果

YY 0775 号报告验证结果如表2 所示。所有例题的误差均在2% 以内，规则野的平均误差为（1.02±0.50）%，不规则野的平均误差为（1.07±0.90）%。在方形野、矩形野、楔形野、不规则野、斜入射野、非均匀介质、非对称野等多种条件下，剂量计算结果精确，通过了YY 0775号报告的全部测试例题。

表2 YY 0775报告验证结果统计（%）Table 2 YY 0775 report configuration results(%)

3.2 YY/T 0889号报告测试结果

YY/T 0889号报告例题测试结果如表3所示。所有例题的γ 通过率在96.8%以上，75%的例题达到100%的γ 通过率。其中在前列腺肿瘤、多靶区、头颈部肿瘤、C 形靶区4种模体条件下，复合野的γ通过率平均值为98.1%，满足γ 通过率不小于88%的标准要求，单野照射时的最小γ通过率为96.8%，高于标准要求的93%，测试的治疗计划达到规定的剂量目标，测试得到的点剂量和剂量分布具有很高的准确性，通过了YY/T 0889号报告的全部例题。

表3 YY/T 0889号报告测试例题验证结果（%）Table 3 YY/T 0889 report configuration results(%)

3.3 临床例题测试结果

从全部测试病例中分别选取3 例肿瘤相对位置差异较大的胸部病例和前列腺病例，比较Pinnacle 和DeepPlan 靶区和器官剂量结果。5 例头颈部肿瘤位置相近，剂量值和分布差异较小，故只选取1 例。临床病例试验器官剂量和剂量体积参数见表4～表6。

表4 3例胸部肿瘤患者靶区剂量体积参数与危及器官剂量结果（Gy）Table 4 Target dose-volume parameters and organs-at-risk doses in 3 cases of chest tumor(Gy)

表5 3例前列腺肿瘤患者靶区剂量体积参数与器官剂量结果（Gy）Table 5 Target dose-volume parameters and organs-at-risk doses in 3 cases of prostate tumor(Gy)

表6 1例头颈部肿瘤患者靶区剂量体积参数与器官剂量结果（Gy）Table 6 Target dose-volume parameters and dose of organsat-risk dose in 1 case of head-neck tumor(Gy)

比较3 个部位病例具体器官剂量值，在病灶周围高剂量区域如PTV、CTV 和GTV，Pinnacle 和DeepPlan 计算的剂量结果最大相对差异不超过1.5%。在病灶周围的心脏、侧肺等危及器官，平均剂量和最大剂量绝对差异普遍在0.5 Gy以下，最大差异不超过1.24 Gy。

以Pinnacle 系统为参考，对上述所有临床病例DeepPlan 计算的剂量结果进行γ 分析，可得DeepPlan的胸部肿瘤病例和头颈部肿瘤病例的剂量结果2D和3D γ 通过率均达到98%以上，前列腺部位肿瘤的2D和3D γ 通过率在95.5%以上。其中前列腺肿瘤病例的等中心层面2D平均γ通过率为97.6%，3D平均γ通过率为96.9%。胸部肿瘤病例的等中心层面2D 平均γ 通过率为98.7%，3D 平均γ 通过率为98.3%。头颈部肿瘤病例的等中心层面2D平均γ通过率为98.6%，3D 平均γ通过率为98.8%。γ分析具体病例结果见表7、表8。

表7 DeepPlan与Pinnacle临床病例结果中心层面2D γ通过率比较（%）Table 7 Comparison of 2D gamma passing rate at isocenter layer between DeepPlan and Pinnacle for clinical cases(%)

表8 DeepPlan与Pinnacle临床病例结果3D γ通过率比较（%）Table 8 Comparison of 3D gamma passing rate between DeepPlan and Pinnacle for clinical cases(%)

结果表明，DeepPlan 与Pinnacle 对于相同病人计划，剂量分布结果一致，证明了DeepPlan 临床使用的准确性。

4 讨论

根据YY 0775号报告试验验证结果，DeepPlan中集成的基于GPU 加速的改进CCK 高精度剂量算法所有例题的误差均在2%以内，通过了YY 0775 号报告标准，证明该算法的剂量计算结果准确性达到国标要求，能够作为剂量计算模块应用于治疗计划系统中。根据YY/T 0889号报告验证结果，DeepPlan基于TG-119 模体设计的4 类病例计划的临床验证结果达到标准要求，所有例题的γ 通过率在96.8%以上，75%的例题达到100%的γ 通过率。复合野和单野照射下的γ通过率均高于标准要求，证明DeepPlan中所设计的患者治疗计划达到临床使用标准，能够作为临床治疗计划系统在实际病例治疗中使用。

在临床病例验证过程中以Pinnacle 系统为参考，胸部肿瘤病例和头颈部肿瘤病例的2D 和3D γ 通过率均达到98%以上，前列腺部位肿瘤的γ 通过率在95.5%以上。结果表明，DeepPlan 与Pinnacle 对于相同病人计划，剂量分布结果一致，证明了DeepPlan 临床使用的准确性。剂量结果高γ 通过率来源于CCC类型剂量算法的模型优势，由于CCC 类型的剂量算法将空间用筒串轴模型划分，与AAA、AXB 等其他剂量算法相比，在组织-空气交界面和组织-骨骼交界面等电子平衡收到扰动的区域具有天然优势［16-20］，能更加准确描述这部分的密度差异，从而在区域剂量计算结果中具有更高的准确度。DeepPlan 和Pinnacle 的剂量算法都是以CCC 算法为基础的改良［21］，所以在胸部肿瘤病例和头颈部肿瘤剂量计算中具有很高的计算精度。而在前列腺部位，虽然2D和3D γ 通过率稍低，但是在PTV 区域γ 通过率达到99%，主要在病灶周围低剂量区域产生剂量分布差别，说明两者TPS在组织密度差异不明显的区域处理方式有不同，后续将进一步优化对该区域的处理。

此外，两者剂量计算结果差异也可能由感兴趣区域（Region of Interest,ROI）体积差异引起，虽然在DeepPlan 与Pinnacle 中对ROI 体积的处理方式均是按每层的轮廓线表示为柱体，但是从原CT 转化到不同分辨率剂量网格划分下的ROI 体积插值方式存在差异。Pinnacle 采用基于轮廓线形状的插值算法［22］，通过计算插值轮廓体积得到整个ROI体积［23-25］，而在DeepPlan考虑连续ROI相邻层轮廓线差异程度，对变化较小的轮廓线采用最近邻层插值方式，对变化较大的轮廓线采用基于轮廓形状的插值，且插值过程中增加了平移后轮廓对应插值点对的处理和按轮廓面积插值的处理，提高了ROI 体积插值的准确性，特别是对于较小ROI具有更准确的ROI体积。

本文通过试验验证了DeepPlan 光子放疗计算临床使用的可行性和准确性，在后续工作中将考虑优化GPU 加速模型，改进空间划分模型等方法，进一步提高剂量计算速度和准确性。