小野對動態調強放療計劃劑量分布的影響

袁清偉，吳瑤，陳濤，郝連花，林清森，趙汝彬（通信作者）

山東省臨沂市人民醫院放療技術科 （山東臨沂 276000）

隨著計算機技術及信息技術的不斷發展，放療技術也在不斷進步，其中調強放療已成為目前放療的主要方式，以多葉準直器為基礎的調強放療具有更高的靶區適形度，能夠更好地保護危及器官。靜態調強放療利用多葉準直器形成多個靜態的子野進行分步照射，執行效率低；動態調強放療采用滑窗技術，提高了執行效率。由于動態調強放療的技術特點，多葉準直器葉片的到位精度、運動速度對射線輸出的穩定性及靶區和危及器官的劑量分布均有較大影響[1]；除此之外，由于動態調強放療計劃執行過程中射束不間斷，多葉準直器葉片連續運動，小野的出現難以避免，所以小野也會對劑量分布產生影響。本研究分別采用含實測小野數據的AAA 算法和不含實測小野數據的AAA算法計算動態調強放療計劃劑量分布[2]，通過分析其通過率[3]，探究小野對劑量分布的影響。

1 資料與方法

1.1 一般資料

隨機選取2020年我院放療技術科的20例腫瘤患者（男8例，女12例；年齡28～65歲）的動態調強放療計劃，包括頭部、頸部、肺部、乳腺及盆腔的動態調強放療計劃，所有動態調強放療計劃均采用6 MV 射線能量，以及ECLIPSE治療計劃系統（瓦里安醫療系統公司，版本：13.6），射野數量5～11個。

1.2 方法

1.2.1 設備及測量模體

投照設備: 美國瓦里安Trilogy 直線加速器；配置Minillenm 120 多葉準直器,其在等中心處可形成40 cm×40 cm 的射野，中心40對葉片在等中心的投影寬度為5 mm，邊緣20對葉片在等中心的投影寬度為10 mm。

驗證設備：MatriXX 二維電離室點矩陣系統，由探測平板和軟件MyQA組成，其中探測平板由電離室陣列、控制器、信號處理和數據轉換器等組成；在32×32的矩陣網格平板上均勻分布著1 020個空氣電離室（網格陣列的4個角上各缺少1個電離室），有效測量面積24.4 cm×24.4 cm，每個電離室呈圓柱形，直徑4.5 mm，高5 mm，體積0.08 cm3，電離室中心之間的距離7.62 mm，有效測量點距表面3 mm[4]；MatriXX 平板通過標準的網絡接口連接計算機軟件MyQA 控制整個測量過程，接受治療計劃系統的數據，對比分析測量數據與計劃數據。

測量模體：固體水模，模體為RW3材料，物理密度ρ=1.045 g/cm3，有1、2、5、10、20 mm 等不同厚度若干；采用MatriXX 二維電離室點矩陣系統測試前需校正固體水模模體的測量深度，公式如下：

式中，dw為固體水模等效水厚度，dp為固體水模的真實厚度，ρp為固體水模模體的物理密度（g/cm3），Z為材料的原子序數，A為材料的原子量。

1.2.2 測試算法

各向異性分析算法（AAA）[6]，其中一種AAA 算法所依據的數據模型為常規的測試數據，實測的最小射野的規格為3 cm×3 cm，下文中簡稱此算法為N_AAA 算法；另一種算法依據的數據模型包含實測的小野數據，具體方法為架設水箱實測1 cm×1 cm，2 cm×2 cm，3 cm×3 cm，4 cm×4 cm，5 cm×5 cm 射野的數據[7]，將新測得數據與原AAA中實測的數據拼接，生成新的實測數據最小為1 cm×1 cm 數據，并以此為數據模型生成新的AAA 算法，下文中簡稱此算法為S_AAA 算法。

1.2.3 測試方法

采用的算法均為N_AAA 算法，復制計劃在其他條件不做任何改動的情況下，將動態調強放療計劃的算法修改為S_AAA 算法，重新進行劑量計算，此時每例患者分別對應兩個動態調強放療計劃，分別使用了N_AAA 算法和S_AAA算法，將兩個計劃按相同的條件分別生成對應的QA 計劃，再使用MatriXX 對QA 計劃進行驗證。

MatriXX 表面和底部分別放置4.7 cm 和4.0 cm 等效固體水模，使MatriXX 中的電離室陣列在模體表面下5 cm 深度，對其進行3 mm 層厚CT 掃描，掃描后將影像傳輸到瓦里安Eclpise13.6治療計劃系統；在機架角為0°的條件下制定相關劑量分布計劃，并將這些計劃傳輸至MatriXX 工作站，經由Aria 網絡傳輸到加速器工作站；將MatriXX 按CT 定位時的條件擺放在加速器治療床上，按QA 計劃實施照射。

計劃驗證前先對MatriXX 進行預照射，并使用10 cm×10 cm標準射野對MatriXX 進行絕對劑量校準[8]，使用Moive 測量模式，測量中使用除用戶校準外的全部校準功能包含溫度壓力校準，這樣可最大限度減少治療機輸出劑量的波動對測量結果的影響；所有驗證計劃將全部射野歸零垂直照射，為排除環境因素，執行完一例患者的N_AAA 算法的計劃驗證后，立即進行此患者S_AAA 算法的計劃驗證，盡量確保同一個患者兩種數據模型算法計劃驗證條件的一致性；治療計劃和實際測量的劑量分布用γ 方法評估，選取3 mm 位移誤差和3%劑量誤差為標準。

1.3 評價指標

比較兩種算法的通過率。

1.4 統計學處理

采用SPSS 17.0統計軟件進行配對t檢驗分析，P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

S_AAA 與N_AAA 兩種算法的動態調強放療計劃相比較，在包繞相同的靶區體積前提下，即處方劑量線包繞95%的靶區體積，S_AAA 算法的最高量較N_AAA 算法對應的計劃最高量略有降低，降低的幅度從0～1%不等，具體統計數據見表1，將各計劃最高量的相對值導入SPSS 17.0，對兩種算法對應的最高量進行配對t檢驗，P=0.01<0.05，具有統計學差異。

表1 兩種算法最高量差值統計

計劃通過率驗證結果顯示，20例患者中采用S_AAA 算法的通過率均較采用N_AAA 算法的通過率有所提高，通過率采用3 mm/3%的標準，提高的幅度從0.2%～0.7%不等，具體統計數據見表2。將兩種算法通過率數據導入SPSS 17.0，進行配對t檢驗，得到的P<0.05，由此可知分別有N_AAA算法和S_AAA 算法所得的兩組驗證計劃的γ 通過率數據存在統計學差異。

表2 兩種算法γ 通過率差值統計

3 討論

放療中的小野由于其自身的特殊性，尤其是立體定向放療技術的開展，小野劑量學受到廣泛的重視，開展立體定向放療的單位必須對本單位直線加速器的小野數據進行實際測量，這已成為共識。但對于未開展立體定向放療的單位，小野數據是否有必要實測并無統一要求。從本研究的測試數據來看，對于動態調強放療計劃使用實測的小野數據算法要優于使用設備廠商自帶小野數據，實測小野劑量學數據有一定的價值，建議有條件的單位對其執行動態調強計劃的醫用直線加速器設備進行小野數據的實際測量，確認實測小野數據的有效性后再使用。由于小野數據的敏感性，外部測量條件的微小變化都有可能導致測量結果產生較大差異[9]，即使是同一個廠家同一個型號的甚至是同一批的醫用直線加速器在機械加工方面也必然存在或多或少的不同，加之機房設計建設以及機器在安裝調試過程中存在的差異，同一型號的設備小野實測數據可能會存在一定的差異，因此本研究的測試數據及結果僅針對本單位的此臺瓦里安Trilog 設備。

小野劑量數據測量對外部條件要求嚴格，任何不規范操作所引入的偏大誤差都有可能導致小野劑量數據測量的失敗，因此，在小野數據測量時應該盡量減小各方面的誤差，保證小野數據測量的精度。同時，小野數據測量完成后，如何確定小野數據測量的有效性，實測的小野數據是否優于設備廠商自帶的小野數據，不同的文獻上也提出了許多有效的驗證方法，通過對比不同的小野數據算法下通過率的方法不失為一種簡單可行的驗證方法。

綜上所述，鑒于動態調強放療計劃中多葉準直器運動過程中形成的多個小野對劑量分布的影響，應對加速器進行小野數據的測量，以便提高計劃系統中劑量的分布與實際劑量分布的一致性。