李勇,譚庭強,廖雄飛,楊金鑫
四川省腫瘤醫(yī)院 放療中心,四川 成都 610041
目前,針對放射治療計劃評估的標準參數是以臨床規(guī)范設定的目標作為基準,該目標的設定是基于患者統(tǒng)計研究所得,具有統(tǒng)計學意義,但缺失了患者的特定性[1]。對于幾何結構較為復雜的(如靶區(qū)與危及器官距離較近,重疊部位較多)病例,臨床設定的目標往往難以達到,而針對幾何結構簡單的病例,臨床目標極易達到,如果此時停止進一步優(yōu)化,可能得到質量次優(yōu)的放射治療計劃。另外,劑量師的臨床經驗豐富程度以及可消耗在各計劃上的時間及精力等因素也是影響放射治療計劃質量的重要因素[2-4]。
針對每一位患者的解剖結構,如果能夠得到一個理想的劑量分布或劑量參數,針對該放射治療計劃的個體化評估將變得更加簡便快捷,如果將理想狀態(tài)下的劑量參數應用到逆向調強計劃設計當中,必將能夠提高放射治療計劃的質量與效率。Sun Nuclear公司開發(fā)的PlanIQ軟件具有上述功能[5-6],本研究目的是探討PlanIQ軟件在臨床肺癌自動計劃評價中的應用價值。
PlanIQ是由Sun nuclear公司開發(fā)的,一款用于放射治療計劃評估的專業(yè)軟件,其主要功能是為放射治療計劃評價打分。PlanIQ軟件中包含一個特殊模塊——可行性劑量體積直方圖[7](Feasibility Dose Volume Histograms,FDVH),該模塊能夠根據危及器官與靶區(qū)之間的幾何關系,模擬計算從靶區(qū)邊界開始,臨床處方劑量以四種(理想、困難、挑戰(zhàn)和可能)劑量衰減模式進行跌落,從而可以定量計算出危及器官在不同劑量衰減模式下的受照劑量情況,并給出相應的劑量體積直方圖(Dose Volume Histograms,DVH)曲線(圖1)。本研究應用FDVH模塊獲取危及器官在“困難”劑量衰減模式下得到的DVH參數,并將該參數運用到新的放射治療計劃(New Plans,NP)組自動計劃設計之中。FDVH模塊計算過程中參數設置為:能量為6 MV光子,計算網格大小3 mm,運用劑量梯度算法。
圖1 FDVH通過算法生成的四個劑量分布區(qū)域
本研究采用Pinnacle39.10計劃系統(tǒng)進行自動計劃(Auto Planning,AP)設計,該系統(tǒng)主要是模仿劑量師計劃設計思維,由劑量師設計射野方向和初始目標函數,在優(yōu)化的過程中根據靶區(qū)與危及器官之間的相互關系以及權重自動生成劑量適形輔助結構,并為輔助結構添加相應的目標函數,利用反復迭代算法優(yōu)化,直到得到最優(yōu)解?;贏P技術生成的治療計劃能夠支持后續(xù)人為微調。
隨機選取2019年3月至10月在本院已接受放射治療的20例肺癌病例作為研究對象,年齡36~62歲,中位年齡51歲,均無放射治療禁忌癥?;颊呔捎醚雠P位,熱縮膜固定,平靜呼吸狀態(tài)下采用飛利浦16排大孔徑模擬定位機進行CT掃描,掃描層厚為3 mm,經網絡傳輸至Pinnacle39.10系統(tǒng)進行靶區(qū)與危及器官的勾畫。
20例肺癌患者臨床放射治療計劃(Clinical Plan,CP)均由經驗豐富的劑量師在Pinnacle39.10計劃系統(tǒng)上采用AP技術設計完成,并通過醫(yī)師審核完成放射治療。CP組治療計劃設計參數如下:能量為6 MV光子,80對5 mm寬度MLC,機架角度為360°(-180°~180°)單射野雙弧,每3°為一個控制點,劑量衰減界限1.5 cm,采用生物優(yōu)化函數,最大迭代次數80次,計算網格為3 mm;NP組計劃設計參數與CP組基本一致,但危及器官的臨床劑量學參數有差異,該劑量學參數是通過FDVH計算得出,而CP組劑量學參數均為劑量師的經驗值。肺癌計劃評估涉及的劑量學參數主要包括:雙肺V5~V60和Dmean、脊髓D1cc、心臟D33和Dmean、食管Dmean,其他危及器官在保證靶區(qū)劑量的前提下,受照劑量盡可能低。
CP和NP兩組計劃均為臨床處方劑量歸一至95%的PTV體積,即處方劑量覆蓋95%以上靶區(qū)體積。借助DVH、劑量統(tǒng)計表和等劑量曲線分布對靶區(qū)和危及器官的劑量學參數進行統(tǒng)計分析。參考ICRU83號報告采用近似最大劑量D2%、近似最小劑量D98%、適形指數(Conformity Index,CI)和均勻性指數(Homogeneity Index,HI)來評估放療計劃中靶區(qū)劑量分布情況。CI=(TVRI/VPTV)×(TVRI/VRI),HI=(D2%-D98%)/D50%,式中 TVRI為處方劑量線所包裹的靶區(qū)體積,VPTV為靶區(qū)體積,VRI為處方劑量線所包裹的體積,Dx%為x%靶區(qū)體積接受的劑量,Vx為接受x(Gy)劑量對應的相對百分體積;CI評價靶區(qū)與處方劑量平面是適形度,其值介于0~1之間,越接近于1表示適形度越好;HI評價靶區(qū)內劑量均勻性,HI越小,說明靶區(qū)內劑量越均勻。危及器官受量盡可能低,評價指標主要包括“自動計劃設計方法”部分給出的劑量學參數。
采用SPSS 19.0軟件對CP和NP兩組放射治療計劃統(tǒng)計學分析,服從正態(tài)分布進行配對t檢驗;不服從正態(tài)分布采用相關樣本非參數檢驗,P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。
20例肺癌CP組和NP組放療計劃劑量分布均滿足臨床處方要求。兩組放療計劃劑量學參數統(tǒng)計如表1所示,與CP組放療計劃相比較,NP組放療計劃靶區(qū)劑量學參數D98%、D2%、HI和CI均無統(tǒng)計學差異(P>0.05)。
表1 20例肺癌病例 CP與NP兩組計劃靶區(qū)劑量學參數對比
20例肺癌病例CP與NP兩組放射治療計劃危及器官受量如表2所示,與CP組放射治療計劃相比較,NP組雙肺 V10、V20、V30和 Dmean,心臟 V30和 Dmean,脊髓 D1cc以及食管Dmean均有顯著降低(P<0.05),其他劑量學參數無統(tǒng)計學差異(P>0.05)。
表2 20例肺癌病例 CP與 NP兩組計劃危及器官學參數對比
同一例肺癌病例CP與NP計劃靶區(qū)及主要危及器官DVH曲線如圖2所示。由圖2可見,與CP計劃相比,NP計劃靶區(qū)(PTV)和心臟劑量曲線無明顯差異,NP計劃的脊髓、食管和雙肺受量明顯降低。
圖2 20例肺癌病例CP與NP計劃靶區(qū)和主要危及器官平均劑量體積直方圖
目前,放療正在向“精確定位、精確計劃、精確治療”的方面飛速發(fā)展[8-9]。能否精確治療取決于腫瘤組織接受的劑量分布,而劑量分布是由放療計劃系統(tǒng)的性能決定的。研究如何進一步提高治療計劃質量及優(yōu)化效率對于IMRT的臨床應用有著重要的意義[10-11]。目前逆向計劃設計中的參數設定一般是劑量師利用自身經驗知識進行的,其效率較慢且計劃質量易受人為主觀因素的影響[1,12]。近年來,為了解決逆向計劃設計過程存在的高成本低效率的問題,自動計劃(Auto Planning,AP)優(yōu)化方案受到業(yè)內廣泛關注[13-21]。AP優(yōu)化方案方法可以自動確定子目標函數的權重因子和射野照射方向等參數,并根據優(yōu)化結果不斷對計劃進行改進。
本研究利用PlanIQ軟件中FDVH模塊通過特殊的算法計算在不同劑量跌落狀態(tài)下危及器官的受量,評估當前放射治療計劃的質量,并應用FDVH模塊提供的劑量學參數,重新優(yōu)化臨床治療計劃,探討FDVH模塊在提升放射治療計劃質量方面的臨床應用價值。研究結果顯示20例肺癌病例CP與NP兩組計劃劑量分布均滿足臨床處方要求,靶區(qū)劑量學參數D98%、D2%、CI和HI均無統(tǒng)計學差異(P>0.05)。危及器官劑量學參數統(tǒng)計結果顯示,與CP組放射治療計劃相比較,NP組雙肺V10、V20、V30和Dmean,心臟V30和Dmean,脊髓D1cc以及食管Dmean均有顯著降低(P<0.05)。此研究結果表明FDVH提供的劑量參數進行計劃優(yōu)化可以提升肺癌CP的質量。分析本研究結果發(fā)現,在高劑量區(qū)域如處方劑量附近,CP與NP兩組計劃無統(tǒng)計學差異,在低劑量10~30 Gy范圍,NP組計劃對危及器官的限制更優(yōu),原因可能是此劑量范圍一般屬于危及器官的耐受范圍,臨床醫(yī)師容易忽略在此范圍內對治療計劃質量進一步提升的可能性。本研究結果顯示肺癌病例中的危及器官有統(tǒng)計學差異的劑量學參數大部分都屬于低劑量范疇。PlanIQ軟件中FDVH能夠為臨床工作提供較為精準的劑量學參數,從而能夠針對同類型患者準確快速地對放射治療計劃進行個性化評估,其提供的劑量學參數對于進一步降低危及器官的受照劑量以及提高放射治療計劃的質量具有積極臨床意義。
FDVH模塊為臨床提供四種可能的劑量分布曲線(包括“可能”“挑戰(zhàn)”“困難”和“理想”),本研究選取的是“困難”模式下的劑量學參數對CP組計劃進行重新優(yōu)化,本研究初期選擇“理想”模式下劑量學參數對CP組計劃進行優(yōu)化,發(fā)現優(yōu)化結果并不理想,危及器官劑量學參數與“困難”模式下的結果并無統(tǒng)計學差別,計劃系統(tǒng)優(yōu)化時間明顯增加,而且劑量分布特別是靶區(qū)外容易出現劑量熱點,可能是劑量學參數太嚴格的原因。同時本研究發(fā)現,即使是“困難”模式下的劑量學參數也很難讓臨床可執(zhí)行計劃的參數達到完全一致,可能與FDVH在劑量計算過程中僅依賴于靶區(qū)與危及器官的幾何形狀、能量和CT密度,沒有考慮治療計劃實施方式,以及低估實際治療時機器參數的限制等因素有關。
綜上所述,PlanIQ軟件能夠針對不同病例提供個性化的準確的危及器官劑量限值,對放射治療計劃質量評估具有積極臨床意義。PlanIQ軟件中FDVH模塊在放射治療計劃設計之前能夠通過有效的算法對危及器官的劑量進行預判,能夠高效評估當前放射治療計劃的優(yōu)劣,并且能夠為臨床自動計劃設計提供可靠的劑量學參數,從而提高臨床肺癌自動計劃設計的質量與效率。