AXB算法與AAA算法在宮頸癌VMAT放射治療中的劑量學差異

張向學，張謙，孫春堂，尹如鐵，李清麗，陳亞正

四川大學華西第二醫院 婦產科，四川 成都 610041

引言

全球約80%的宮頸癌患者需要放射治療，而照射劑量準確性是放射治療質量控制的重要組成部分[1]。容積旋轉調強放射治療（Volumetric Intensity-Modulated Arc Therapy，VMAT）劑量均由放射治療計劃系統中劑量計算模型計算所得[2-3]。本研究主要包括光子劑量算法（Acuros External Beam Algorithm，AXB）和各向異性分析算法（Anisotropic Analytical Algorithm，AAA）兩種劑量計算模型。AAA算法是一種基于筆形束卷積的劑量算法并采用卷積/疊加（C/S）方法進行計算[4-7]；AXB是一種新型光子劑量算法，其基于網格的迭代求解線性玻爾茲曼運輸方程，在異質性計算方面接近蒙卡算法[8-10]。目前國內對AXB算法的研究報道相對較少，在宮頸癌放療計劃方向使用AXB算法的研究更少。為了提高對AXB計算模型及其在宮頸癌放療計劃設計中應用的了解，并為其安全地應用于臨床放射治療提供相關的物理實踐數據，有必要對該算法的特性進行研究探討。本研究通過使用AAA和AXB兩種不同的計算模型進行劑量計算，比較劑量學差異，并通過EPID驗證兩種算法所做計劃的通過率，為臨床應用提供數據參考。

1 材料與方法

1.1 臨床資料

選取四川大學華西第二醫院2020年3月至11月接受放射治療的24例宮頸癌術后患者，患者年齡35～61歲，中位年齡49歲，病理類型均為鱗狀細胞癌。

1.2 設備材料

使用飛利浦大孔徑CT獲取患者圖像，Eclipse 15.5（美國Varian）計劃系統制訂放療計劃，對應加速器為Trilogy（美國Varian），60對多葉光柵（MLC），最大開野40 cm×40 cm。

1.3 CT定位

所有患者均采用仰臥位，雙上肢抱頭，在CT模擬定位機上（Brilliance Big Bore）做平靜狀態下掃描，CT掃描層厚為3 mm，掃描范圍為上界T10至下界股骨中段。

1.4 靶區勾畫和處方劑量

由高年資醫師勾畫計劃靶區體積（Planning Target Volume，PTV）和危及器官（Organ at Risk，OAR）。PTV范圍包括陰道殘端、宮旁組織及淋巴結引流區，劑量處方為45 Gy/25次。OAR包括膀胱、小腸、直腸、左右股骨頭及其他骨組織（髂骨和骶骨）。

1.5 計劃設計

在Eclipse 15.5計劃系統中進行VMAT計劃設計，能量均為6 MV X射線，射野設計為兩個全弧（逆時針179°～181°，準直器角度 357°；順時針 181°～179°，準直器角度3°），劑量率600 MU/min，計算網格設置2.5 mm×2.5 mm×2.5 mm。對每一個VMAT計劃，在設計參數和優化條件一致的情況下分別采用AAA算法和AXB算法進行劑量計算。使用AXB算法之前須指定物理材料表，本研究使用Eclipse 15.5計劃系統自帶的物理材料AcurosXB-13.5。AXB算法基于材料和質量密度進行計算，物理師需要單獨勾畫高密度結構及其產生的偽影，并指定相應高密度材料，避免產生計算誤差。

1.6 計劃評估

1.6.1 靶區劑量學參數

將兩種算法的計劃靶區劑量歸一至D9545 Gy。PTV最大劑量Dmax、最小劑量Dmin、平均劑量Dmean，以及體積劑量參數D2%、D5%、D50%、D95%、D98%都可以從劑量-體積直方圖（Dose-Volume Histogram，DVH）中提取，圖1為選取的某例患者的DVH圖。計算PTV劑量均勻性指數[11-12]（Homogeneity Index，HI）[公式 (1)]、適形度指數[11]（Conformity Index，CI）。比較和統計以上劑量學參數在兩種計劃中的統計學差異。

圖1 靶區和危及器官DVH圖

式 (1)中，D2%、D98%、D50%分別為DVH圖上 2%、98%、50%的靶區體積所對應的絕對劑量，HI越接近于0說明靶區均勻性越好。CI計算方法如式(2)所示。

式(2)中，VT95%為95%處方劑量所包繞的靶區體積，VT為靶區體積，V95%為95%處方劑量所包繞的所有區域的體積，CI值越大表示適形度越好。圖2為該例患者等中心位置的劑量分布曲線圖。

圖2 等中心位置劑量分布曲線圖

1.6.2 危及器官劑量學參數

收集小腸的V20、V25、V30和平均劑量 Dmean（V20、V25、V30分別為照射劑量為20 Gy、25 Gy、30 Gy的體積百分比）；直腸和膀胱的V35、V40和Dmean；骨（髂骨和骶骨）和兩側股骨頭的Dmean。此外，比較兩種算法的EPID驗證計劃的通過率。

1.7 統計學分析

采用SPSS 24.0統計軟件對以上劑量學參數進行配對t檢驗分析，采集數據以均數±標準差（±s）表示，P<0.05為差異具有統計學意義。

2 結果

2.1 靶區劑量參數比較

從表1可以看出在宮頸癌術后VMAT計劃中，AXB算法與AAA算法所得靶區計量參數存在差異，D2%、D5%、D98%和 Dmax差異均有統計學差異（P<0.05），而Dmean、Dmin、D50%、D95%無統計學 差異（P>0.05）。AAA算法和AXB算法所得的HI分別為0.0563±0.0224和0.0587±0.0255，差異無統計學意義（P>0.05），AAA算法和AXB算法所得的CI分別為0.888±0.025和0.878±0.037，差異有統計學意義（P<0.05）。HI越趨近于0，說明均勻性越好，CI越大說明適形度越好。

表1 AXB算法與AAA算法靶區劑量學參數比較（n=24，±s）

表1 AXB算法與AAA算法靶區劑量學參數比較（n=24，±s）

評估參數 靶區 AAA/Gy AXB/Gy P值 t值Dmax PTV 48.1±0.2 48.7±0.3 0.002-5.865 Dmin PTV 38.8±1.1 38.7±1.3 0.804 0.262 Dmean PTV 46.1±0.1 46.1±0.1 0.252-1.296 D2% PTV 47.0±0.2 47.2±0.2 0.007-4.377 D5% PTV 46.8±0.2 47.0±0.2 0.011-3.919 D50% PTV 46.2±0.1 46.2±0.1 0.401-0.916 D95% PTV 45.1±0 45.0±0 0.064 2.372 D98% PTV 44.5±0.1 44.4±0.1 0.006 4.509 HI PTV 0.0563±0.0224 0.0587±0.0255 0.438 0.843 CI PTV 0.888±0.025 0.878±0.037 0.047-2.617

2.2 危及器官劑量的差異

從表2可以看出用AAA和AXB兩種不同算法評估OAR的劑量參數差異，AAA算法計算所得的小腸的V20、V25、V30、Dmean與AXB算法接近，差異無統計學意義（P>0.05）；膀胱和直腸的V35、V40、Dmean差異也無統計學意義（P>0.05）；骨（髂骨和骶骨）、左股骨頭和右股骨頭的Dmean差異均有統計學意義（P<0.05）。

表2 兩種不同算法危及器官劑量學參數比較（n=24，±s）

表2 兩種不同算法危及器官劑量學參數比較（n=24，±s）

危及器官 評估參數 AAA AXB P值 t值小腸V20 57.9±14.3 58.7±14.1 0.460 -0.800 V25 45.9±12.7 45.9±11.8 0.973 0.035 V30 31.0±9.4 32.5±9.7 0.303 -1.149 Dmean/Gy 22.3±5.2 22.5±5.1 0.387 -0.947膀胱V35 41.0±5.4 42.8±6.4 0.207 -1.449 V40 30.0±5.7 30.6±6.5 0.500 -0.727 Dmean/Gy 34.4±0.8 34.8±1.4 0.356 -1.015直腸V35 45.8±9.6 49.6±11.6 0.241 -1.331 V40 28.8±5.3 31.0±6.4 0.309 -1.131 Dmean/Gy 34.5±2.2 35.2±2.5 0.195 -1.495骨 Dmean/Gy 23.9±1.4 24.7±2.0 0.001 -3.885左股骨頭 Dmean/Gy 17.5±1.8 18.8±2.6 0.006 -3.160右股骨頭 Dmean/Gy 17.7±2.2 19.2±3.1 0.004 -3.428

2.3 兩種不同算法對驗證計劃的統計學差異

由表3可知，兩種算法在進行EPID計劃驗證時，γ通過率均高于95%，滿足臨床治療要求。就單個全弧來看，逆時針（179°～181°）和順時針（181°～179°）方向全弧的γ通過率比較差異均無統計學意義（P>0.05），而對整個計劃而言，兩種算法的γ通過率比較差異也無統計學意義。

表3 兩種不同算法計劃驗證通過率比較（n=24，±s）

表3 兩種不同算法計劃驗證通過率比較（n=24，±s）

Field AAA AXB P值 t 值逆時針 97.1±1.3 97.0±1.1 0.941 0.077順時針 99.4±0.4 99.1±0.4 0.061 2.301全計劃 98.1±1.2 98.0±0.9 0.794 0.273

3 討論

準確計算靶區劑量對評估放射治療患者體內的腫瘤受量和OAR受量非常重要。在宮頸癌治療中，VMAT計劃不僅具備了調強適形放療（Intensity-Modulated Radiotherapy，IMRT）和三維適形放射治療的技術優勢，而且還有更多的自由度，且靶區適形度高，劑量均勻性好，OAR受照劑量低，故在宮頸癌中得到廣泛應用。

Eclipse系統從10.0版本開始嵌入AXB算法，而這一算法在國內近幾年才開始使用，其在臨床治療的安全應用需要大量數據支持[13]。國外有文獻報道了AXB 算法和AAA 算法在食管癌、前列腺癌等部位放療的劑量學差異，結果都表明AXB 算法在某些空腔或低密度區域具有更高的精度[14-17]。然而國內，劉致濱等[18]比較了AXB與AAA算法在肺癌調強放療計劃中的劑量學差異，結果顯示AAA算法計算的PTV的Dmax均比AXB算法低，但AAA算法的Dmean均小于AXB算法，該結論與本研究結果有一定的出入，出現以上差異的原因可能是宮頸癌的靶區、OAR解剖位置和組織密度與肺癌不同。黎旦等[19]研究了AAA算法和AXB算法在直腸癌VMAT放射治療中的劑量學差異，發現直腸癌VMAT計劃中最大差異的OAR是雙側股骨頭，與本研究結果具有良好的一致性。雙側股骨頭和骨（髂骨和骶骨）處在低劑量區且組織密度較大，VMAT計劃的劑量分布是通過控制點實現的，在治療過程中機架需要在旋轉運動中不停出束，因此劑量分布受密度差異的影響更大。

本研究結果顯示兩種不同算法所得的靶區和OAR劑量學差異較為明顯，靶區的D2%、D5%、D98%及Dmax均有顯著統計學差異。AAA算法和AXB算法計算的CI有顯著統計學差異，AAA算法的CI優于AXB算法，這與國外的文獻報道[20]基本一致，由于AXB算法是根據實際材料進行劑量計算的，所以密度不同的地方沉積的劑量變化會很大，從而造成CI變差。OAR的骨（髂骨和骶骨）、左股骨頭和右股骨頭的Dmean差異均有統計學意義，而且PTV和OAR，除了Dmin、D95%、D98%和小腸的V25外，其余所有計劃參數結果AAA算法均低于AXB算法，但相差不大，均滿足臨床治療需求。由EPID計劃驗證結果可知，兩種算法的計劃驗證無統計學意義，且均能達到臨床質量控制要求。同時本研究進一步證實，AXB算法在宮頸癌放療計劃中，高密度區域沉積的劑量變化會更大，這使骨形結構等高密度區域平均劑量更高，在做宮頸癌放療計劃選用AAA與AXB算法時，要充分考慮靶區包含多少高密度結構，避免增加患者骨髓抑制風險。

4 結論

AXB算法與AAA算法在宮頸癌VMAT中雖然存在一定的劑量學差異，但均符合劑量學和臨床要求。AXB算法得出的PTV、OAR劑量略偏高，適形度略偏低是AXB算法計算更準確所致，故以上參數結果看起來略遜于AAA算法，但劑量更接近實際受量。放療計劃沒有最優只有更好，所選用對比計劃只要達到臨床要求，便不會再繼續優化，故優化結果會存在一定的差別，后續還需進一步探討。本研究為使用Eclipse計劃系統做宮頸癌等胸腹部腫瘤放療計劃設計提供了有效的技術參考。