肺密度變化對組織吸收劑量影響的模擬研究

肖 楊，黃順平，李 恒，吳 艷，李 進，劉 宏，陳曉琳

(重慶醫科大學附屬第二醫院腫瘤中心，重慶 410000)

目前胸部放射治療相關物理技術研究側重于呼吸運動管理，目的在于提高照射精度。Rosenblum等[1]研究顯示，肺組織密度由三部分決定：肺組織、血液和空氣。人體在進行呼吸動作時肺組織由生理變化帶來的物理變化可以迅速地引起肺密度變化，在深吸氣后由于胸腔正壓，導致全身靜脈血回流減少，同時肺部充氣導致體積增大，肺的密度進一步降低。同時該研究表明，呼吸引起的CT(cmputed tomography)值范圍為-900 HU～-300 HU，兒童變化大于老人，仰臥位變化大于俯臥位，健康肺密度最大可達0.38 g/cm3，而受疾病影響肺密度最小可達0.08 g/cm3。

低密度組織劑量吸收主要受光子衰減數減少與次級電子射程增大影響。基于能量沉積模型，劑量算法可歸納為兩大類[2]：(1)假設電子平衡始終保持不變，能量沉積僅存在光子與物質的相互作用，不考慮次級電子輸運，包括：筆形束算法(pencil beam，PB)[3]和等效組織空氣比法(equivalenttissue-to-air ratio，ETA)等[4]；(2)假設非局域能量沉積，并考慮次級電子輸運，包括：卷積疊加法(collapsed cone convolution，CCC)[5]和各向異性算法(analytic anisotropic algorithm，AAA)等[6]。Engelsman等[3]采用了Cad Plan、U-MPlan和Helax TMS三種基于(1)類的PB算法的TPS計算不同能量照射標準肺組織及靶區模體，并與探測器實際測量值進行比較。結果顯示，三種計劃系統計算的肺組織和腫瘤的劑量比實際測量值高20%，計算誤差隨能量增大而增加。張彥秋等[7]利用蒙特卡羅算法評價AAA算法在肺組織的計算精度，結果顯示AAA算法在2 cm×2 cm射野下肺組織區域高估了深度劑量，劑量偏差范圍為-0.24%～2.66%。李潔、Mesbahi等[8-9]分析了不同肺密度帶來的側向電子不平衡嚴重程度，結果顯示當肺密度小于0.4 g/cm3時，DRP(dose reduction percentage)非常大且隨密度劇烈變化，電子不平衡現象較嚴重，肺內部及肺軟組織界面吸收劑量的不準確評估會導致嚴重后果。Beilla等[10]分析了在深吸氣屏氣(deep inhalation breath holding，DIBH)技術下不同算法帶來的劑量差異，結果顯示CCC與AAA算法在極低密度組織計算上具有較大局限性。

蒙特卡羅算法常作為計算電子不平衡情況下劑量計算的標準，可標定不同劑量算法的準確性[11]。本文利用蒙特卡羅算法計算三維適形、調強和立體定向放射治療，在呼吸引起的肺組織密度變化對模體百分深度劑量(percentage depth dose，PDD)及離軸比(profile)的影響，并根據獲得的結論為臨床使用呼吸門控技術提供參考。

1 材料與方法

本次研究主要采用EGSnrc[12]系列程序對組織吸收劑量進行模擬計算。使用statdose、dosxyzshow與3ddose-tools進行數據提取。

1.1 加速器機頭模型建立

使用BEAMnrc[13]對美國Varian公司提供的 True Beam系列6 MV醫用電子直線加速器進行機頭建模。機頭主要由靶材料、初級準直器、均整器、監測電離室、反射鏡、次級準直器和多葉光柵組成。Sheikh-Bagheri等[14]研究結果顯示，電子源模型的能譜服從一維的高斯分布，強度分布服從關于中心軸對稱的二維的高斯分布，因此本次選擇BEAMnrc 19號電子源，設置入射電子源能量為5.8 MeV，能量展寬為10%，徑向強度分布半高寬FWHM為 0.5 mm，射野大小分別設置為：10 cm×10 cm與5 cm×5 cm代表三維適形治療，3 cm×3 cm與1 cm×1 cm代表不同優化程度下的調強技術與立體定向放射治療，源皮距(source skin distance)SSD=100 cm，同時生成對應相空間文件。

圖1 加速器機頭空間結構模型圖

1.2 肺組織模體建立及劑量計算

收集本中心20例肺部腫瘤患者數據，統計在吸氣末、呼氣末與自由呼吸掃描下CT值范圍，使用由Schneider等[15]提出的“Schneider方法”將CT值轉換成對應的物質密度與元素組成。在該方法中，詳細統計了71種人體組織的CT值，并把全部的 CT值劃分為4個部分進行分析，每個部分簡化為兩種等效元素組成，并用所選組織的密度和材料進行插值計算，推導 CT值與組織參數的函數關系。與傳統的數據擬合相比，該插值函數法精度更高[16]。使用EGSgui通過PEGS Date生成不同密度與不同元素肺組織材料的反應截面及系統能夠識別的材料數據。本次用于對比分析的肺組織密度分別設置為：吸氣末狀態A為0.1 g/cm3，吸氣中期B為0.2 g/cm3，呼氣末狀態C為0.3 g/cm3。使用Dosxyznrc[17]進行體素能量沉淀計算，以1.1節生成的相空間文件作為入射源，設置模體尺寸(x，y，z)為10 cm×10 cm×20 cm，體素大小為0.1 cm×0.1 cm×0.1 cm。模體材料深度設置：0～2 cm為軟組織模體(TISSUE700ICRU)，2～8 cm為不同肺組織模體，8～12 cm為腫瘤模體，12～18 cm為不同肺組織模體，18～20 cm為軟組織模體。全局范圍的電子截止能量ECUT=0.7 MeV，全局范圍的光子截止能量PCUT=0.01 MeV，采用輻射光子分裂技術提高劑量產生效率，邊界穿越算法采用PRESTA-I以提升高能粒子的利用效率，利用直接軔致輻射技術減小誤差，通過與三維水箱實際PDD數據進行比較，設置模擬粒子數為109個時統計誤差可降低至2%，其余采用默認設置。

2 結果與分析

2.1 不同呼吸狀態下PDD、profile的差異

圖2～圖5給出了不同射野、不同呼吸狀態下PDD、profile的差異。由圖2可以看出，在10 cm×10 cm射野下上游肺組織吸收劑量無明顯差異，腫瘤組織吸收劑量B、C狀態相對于A狀態降低2.76%和3.86%，下游肺組織隨深度增加吸收劑量差異逐漸增大，B、C狀態相對于A狀態降低2.82%和6.34%。由圖3可以看出，在5 cm×5 cm射野下上游肺組織吸收劑量差異明顯，隨深度增加差異呈先增大后減小的趨勢，差異最大處肺組織吸收劑量B、C狀態相對于A狀態增加15.59%和20.64%，腫瘤組織吸收劑量B、C狀態相對于A狀態降低3.22%和6.04%，下游肺組織隨深度增加吸收劑量無明顯差異。由圖4可以看出，在3 cm×3 cm射野下上游肺組織吸收劑量差異明顯，隨深度增加差異呈先增大后減小的趨勢，差異最大處肺組織吸收劑量B、C狀態相對于A狀態增加8.88%和9.65%，腫瘤組織吸收劑量B、C狀態相對于A狀態降低2.96%和5.92%，下游肺組織差異最大處吸收劑量B、C狀態相對于A狀態增加10.56%和11.97%。由圖5可以看出，在1 cm×1 cm射野下上游肺組織吸收劑量差異明顯，隨深度增加差異呈先增大后減小的趨勢，差異最大處肺組織吸收劑量B、C狀態相對于A狀態增加30.46%和46.87%，腫瘤組織吸收劑量B、C狀態相對于A狀態降低3.72%和6.97%，下游肺組織差異最大處吸收劑量B、C狀態相對于A狀態增加26.55%和37.65%。總體看來，模體內百分深度劑量隨射野變化具有明顯差異，射野越小不同密度肺組織與腫瘤組織吸收劑量差異越大。分別選擇肺組織模體(5 cm)與腫瘤模體(10 cm)進行profile分析，A狀態下肺組織與腫瘤組織半影明顯高于B、C狀態，且隨密度變化腫瘤組織半影變化范圍大于肺組織。

圖2 10 cm×10 cm射野下不同呼吸狀態PDD、Profile差異

圖3 5 cm×5 cm射野下不同呼吸狀態PDD、profile差異

圖4 3 cm×3 cm射野下不同呼吸狀態PDD、profile差異

圖5 1 cm×1cm射野下不同呼吸狀態PDD、profile差異

在PDD分布上低密度組織與高密度組織邊界未發生劑量躍變，與李潔等[8]的研究具有一定差異，但符合Mesbahi等[9]的研究。為更加貼合實際，本次設置對比模體為軟組織，軟組織密度略低于水模體，同時軟組織含有大量C、N、P等元素。在軟組織-肺交界面，能量沉淀會因次級電子產生率而波動。在低密度肺組織中，肺上游次級電子減少，能量沉積突然降低，但在交界面后會形成劑量累積區。在肺-軟組織交界面，由于肺組織中會產生大量次級電子，產生了劑量累積區，在短距離內形成電子平衡。該現象在小野或高能射線照射下會加劇，是因為次級電子的射程更長[9]。

2.2 側向電子不平衡影響

Disher等[18]在衡量低密度組織吸收劑量由于算法引起的誤差時引入RDDF(relative depth-dose factor)值，RDDF值越小表示側向電子不平衡越嚴重。本次研究結果RDDF值列于表1，總的表現趨勢為密度越低RDDF值越小，射野越小RDDF值越小，在5 cm×5 cm射野下密度低于0.1 g/cm3時及射野小于3 cm×3 cm時低密度組織下存在明顯的側向電子不平衡現象。

表1 不同射野、不同密度下的RDDF值

3 結論

本研究主要在于分析不同肺組織密度對組織吸收劑量的影響，利用EGSnrc程序建立了加速器模型，實現了在標準模體下的劑量計算，通過與李潔等[8]、Mesbahi[9]的研究結果進行比較，驗證模型的可靠性。

由結果可以看出，低密度組織吸收劑量隨射野變化較大，射野越小、密度越低吸收劑量差異越明顯。在低密度肺組織中，肺上游次級電子減少，能量沉積突然降低，但在交界面后會形成劑量累積區。在肺-軟組織交界面，由于肺組織中會產生大量次級電子，產生了劑量累積區，在短距離內形成電子平衡。在吸氣末狀態由于肺組織密度較低劑量接收明顯減小，且射野越小吸收劑量越小。但在密度較低時側向電子不平衡現象更嚴重，在該狀態進行劑量計算時誤差較大。基于已有研究發現PB算法會高估正常肺組織劑量[3]，AAA算法在中低密度組織計算具有較好的結果，但在較低密度組織中會高估劑量[7]。在2017年發布的瓦里安肺癌立體定向放射治療專家共識中，建議使用基于AAA算法發展的AcurosXB算法進行小野劑量計算。最后應特別注意出現肺氣腫的患者，由于肺密度極低，該類患者更容易受到側向電子不平衡的有害影響。

在較大射野照射下不同呼吸狀態肺組織吸收劑量差異不大，但在吸氣末狀態腫瘤組織劑量存在升高的現象，該結論可能適用靶區較大的三維適形治療。在小野照射下吸氣末能降低正常肺組織劑量并提高靶區劑量，該結論可能適用調強放射治療及立體定向放射治療。在呼吸門控技術下臨床醫生可選擇吸氣末波段進行靶區勾畫以提高治療增益比，對于肺功能較好的患者采用DIBH技術可能會具有更好的效果。但小野照射下低密度組織側向電子不平衡現象更嚴重，實際臨床工作中應結合TPS算法、靶區大小、肺功能等合理選擇呼吸波段進行靶區勾畫。

由于本次研究主要考慮肺組織密度變化，但實際人體在進行呼吸運動時同時會引起肺組織體積改變，需系統評估不同呼吸狀態下DVH(dose volume histogram)變化。由于目前僅ICRP組織發布過標準人體模型，但該模型不具有呼吸引起的密度及體積的動態變化。在后期研究中將考慮結合4D-CT技術建立人體動態呼吸模型，用于更加系統地評估不同呼吸狀態下的組織吸收劑量差異。