曾祥華 胡 娟 張曉娟 何 朗

我國結直腸癌的發(fā)病率和病死率均保持上升趨勢，2015年我國結直腸癌發(fā)病率和病死率在全部惡性腫瘤中均位居第5位[1]。放射治療是直腸癌治療的重要手段，調強放射治療(intensity modulated radiation therapy，IMRT)技術已被廣泛應用于各類腫瘤治療，國內外大量研究證實，該技術有顯著的劑量學優(yōu)勢，極大提高了腫瘤治療增益比，在直腸癌也有類似的研究結果[2-6]。利用治療計劃系統(tǒng)(treatment planning system，TPS)制訂計劃、劑量計算是IMRT技術至關重要的環(huán)節(jié)。TPS應用的劑量算法不同，計算原理也不同，劑量算法的準確性將直接影響到劑量計算的精度[7]。各向異性分析算法(anisotropic analytical algorithm，AAA)和光子筆形束卷積(pencil beam convolution，PBC)算法均為基于模型的算法，目前關于這兩種算法在直腸癌術后IMRT計劃設計中的劑量學差異研究相對較少。為此，本研究采用Varian Eclipse 8.9放射治療計劃系統(tǒng)提供的AAA和PBC兩種算法，對直腸癌術后患者行IMRT計劃設計，分析兩種算法的劑量分布差異，為直腸癌IMRT計劃制訂提供理論參考。

1 材料和方法

1.1 臨床資料

選取2017年1月至12月在成都市第五人民醫(yī)院接受放射治療的25例直腸癌術后患者，其中男性16例，女性9例；年齡47～78歲，中位年齡為61歲。所有患者為1期、Ⅱ期和Ⅲ期直腸癌術后行放射治療且術前未接受放射治療；定位1 h前排空直腸，飲1000 ml水充盈膀胱；使用有孔腹盆定位架，俯臥位。采用CT下行增強掃描，掃描范圍為上界自膈頂水平，下界至股骨上中1/3段；層厚5 mm掃描[8]。

1.2 靶區(qū)勾畫和計劃制訂

(1)靶區(qū)勾畫。由同一位放射治療醫(yī)師參照勾畫標準，逐層勾畫[8]。臨床靶區(qū)(clinical target volume，CTV)包括原發(fā)腫瘤高危復發(fā)區(qū)域和區(qū)域淋巴引流區(qū)；計劃靶區(qū)(planning target volume，PTV)為CTV頭腳外擴10 mm，腹背和左右各外擴7 mm；危及器官(organ at risk，OAR)包括身體、小腸、結腸、膀胱和雙側股骨頭。處方劑量:4500 cGy/(25 F·5 W)。由同一位醫(yī)學物理師制訂IMRT計劃，計劃設計參數(shù)見表1。

表1 IMRT計劃參數(shù)

(2)計劃制訂。用Varian Eclipse8.9放射治療計劃系統(tǒng)提供的AAA算法和PBC算法制定計劃。IMRT計劃設計時，通量優(yōu)化均采用劑量體積優(yōu)化(dose volume optimizer，DVO)算法，先用AAA進行劑量計算，獲得AAA-IMRT計劃；再復制AAA-IMRT計劃保持通量不變，將AAA算法更改為PBC算法計算劑量，獲得PBC-IMRT計劃。

1.3 評估參數(shù)

根據(jù)劑量-體積直方圖(dose-volume histogram，DVH)，方差分析各IMRT計劃PTV和危機器官(OARs)的評估參數(shù)。PTV評估參數(shù):VTref、Vref、D98、D50、D2、Dmax、適合度指數(shù)(conformity index，CI)和均勻性指數(shù)(homogeneity index，HI)。OARs評估參數(shù):小腸、結腸和膀胱V20、V30、V40、Dmax，雙側股骨頭V20、V25、V30、Dmax，Body V2、V5、V10、V20、V30、V40、V45、V46.5。CI值計算為公式1:

0＜CI＜1，CI值越大，劑量分布適合度越好；其中VT為PTV體積，Vref為90%等劑量線環(huán)繞體積，VTref為90%等劑量線與PTV重合體積。HI值計算為公式2:

HI值越趨近0，劑量分布均勻性越好；其中D2、D98、D50分別為PTV受照體積≤2%、98%、50%的最低劑量。

1.4 劑量驗證

將每例患者的AAA-IMRT計劃和PBC-IMRT計劃均移植至模體CT圖像，機架角度歸零，多野合成計算劑量，生成驗證計劃，分析平面劑量分布Gamma通過率差異和等中心點劑量誤差[9]。二維驗證采用IBA-MatriXX矩陣、I'm RT分析軟件和等效水模體。點劑量驗證設備采用FC65-G電離室(0.65 cc，0.31 cm)、DOSE-1劑量儀、等效水模體。Gamma通過率分析標準為3 mm/3%、2 mm/2%[10]。點劑量誤差S計算為公式3:

式中Ve為計劃計算值，Vm為加速器下實際測量值。直線加速器為Vaian Clinac CX，其中MLC為40對。加速器測量前，先對驗證設備氣壓、溫度和本底信號校準，修正后方可開始測量。

1.5 統(tǒng)計學方法

用SPSS 17.0軟件對獲得的DVH評估參數(shù)和驗證參數(shù)進行方差分析，兩種算法的DVH評估參數(shù)差異、Gamma通過率差異和點劑量誤差S差異均采用配對t檢驗，以P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結果

2.1 靶區(qū)PTV參數(shù)差異分析

由DVH圖得出兩種算法模型的PTV評估參數(shù)，AAA算法獲得的Vref、D98、D2、Dmax均值均高于PBC算法，且差異有統(tǒng)計學意義(t=5.82，t=8.56，t=5.29，t=2.66；P＜0.05)。二者VTref均值差異很小，無顯著性差異。AAA算法D50、CI均值均低于PBC算法，都有顯著性差異(t=-6.85，t=-12.12；P＜0.05)。AAA算法HI高于PBC算法，有顯著性差異(t=2.75，P＜0.05)，見表2。

表2 AAA算法和PBC算法PTV指標差異比較(x-±s)

2.2 OARs參數(shù)差異分析

OAR評估參數(shù)方差分析，AAA算法的小腸、結腸和膀胱V20、V30、V40均值都略高于PBC算法，且差異有統(tǒng)計學意義[小腸(t=6.81，t=5.91，t=5.00)、結腸(t=9.96，t=4.67，t=6.50)、膀胱(t=3.93，t=8.31，t=6.42)；P＜0.05)]。兩側股骨頭V20、V25、V30均值也都高于PBC算法，且差異有統(tǒng)計學意義[左側(t=5.71，t=6.84，t=2.73)、右側(t=4.33，t=12.04，t=4.60)；P＜0.05]。除膀胱的Dmax參數(shù)均值無顯著差異外，OAR的小腸、結腸、左側股骨頭和右側股骨頭Dmax均值AAA算法都要大于PBC算法，且差異有統(tǒng)計學意義(t=6.38，t=6.99，t=5.50，t=7.36；P＜0.05)。Body評估參數(shù)V2、V5、V10、V20、V30、V46.5，AAA算法都高于PBC算法，差異有統(tǒng)計學意義(t=12.13，t=5.27，t=8.50，t=8.66，t=10.00，t=-6.53；P＜0.05)，V40、V45未見顯著性差異，見表3。

2.3 劑量驗證比較

兩種算法的等中心點劑量驗證誤差和二維劑量驗證差異比較見表4。Gamma通過率分析3%/3 mm和2%/2 mm兩種約束限制下，平面劑量分布的通過率均＞95%，PBC算法通過率均值約大于AAA算法，但未見顯著差異(t=-1.514，t=1.480；P＞0.05)。等中心點驗證劑量與實測點劑量誤差S均＜3%，PBC算法誤差S均值約小于AAA算法，但無顯著性差異(t=0.056，P＞0.05)。

表3 AAA算法和PBC算法OAR指標差異比較(x-±s)

表4 AAA算法和PBC算法Gamma通過率及等中心點劑量誤差(x-±s)

3 討論

AAA算法和PBC算法都是基于模型的算法，對兩種算法的差異研究主要集中在胸部腫瘤，其靶區(qū)位置多處于組織均勻性差的部位。多位學者[11-15]已用兩種算法對胸部肺癌、食管癌及乳腺癌進行了研究比較，研究表明AAA算法相對于PBC算法更加準確。Tania等[13]的研究顯示，肺癌調強計劃中當從PBC算法換為AAA算法時處方劑量需減少10%。有學者[16-17]對鼻咽癌進行了研究分析，顯示AAA算法能給OAR帶來更大的保護。而鞠永健等[18]對13例前列腺癌患者的研究顯示，AAA算法與PBC算法劑量學比較無顯著差異。牛瑞軍等[19]對30例宮頸癌術后患者研究顯示，AAA與PBC存在一定的劑量學差異，與AAA算法比較，PBC算法高估了靶區(qū)劑量，低估了OAR劑量。葛雙等[7]對10例術后宮頸鱗癌患者分析顯示，兩種算法獲得的靶區(qū)和OARs的劑量學參數(shù)都存在一定的差異。而對直腸癌術后兩種算法的差異分析，國內外研究報道甚少。

本研究顯示，兩種算法計算獲得的靶區(qū)和OAR評估參數(shù)都能達到臨床治療要求。AAA算法PTV參數(shù)D98和D50都要優(yōu)于PBC算法，但由于D2較高，造成HI低于PBC算法；AAA算法90%等劑量線包圍的體積Vref大于PBC算法，而兩者VTref差異小，因此AAA算法CI高于PBC算法。PTV內大部分區(qū)域AAA算法劑量要低于PBC算法，但D2和Dmax都要高于PBC算法，PBC算法能快速達到最大值，AAA算法有較長拖尾。PTV外的組織區(qū)域，各OAR體積劑量和最大值(膀胱除外)AAA算法都要高于PBC算法。從Body各評估指標可以看出，AAA算法要高于PBC算法，二者差異隨著劑量增大而減小，大于處方劑量的高劑量區(qū)域PBC算法要高。PBC算法是一維數(shù)學模型，在非均勻組織中只考慮沿射野方向上不均勻組織厚度因子，未考慮計算點周圍散射線影響[20]。而AAA算法模型考慮了原射線、電子線污染以及準直器散射的影響，對不均勻介質中的劑量計算進行了修正[21]。所以低劑量區(qū)域較PBC算法要高，靶區(qū)更快達到處方劑量，并且出現(xiàn)拖尾現(xiàn)象。平面劑量分布驗證中Gamma通過率均＞95%，等中心點劑量驗證計算值與實際測量值誤差都＜3%，都未見顯著性差異。相較于胸部腫瘤，盆腔腫瘤組織密度差異不大，AAA算法處理不均勻組織密度的優(yōu)勢雖有所減小，但仍存在明顯的差異。

4 結語

直腸癌術后計劃制訂中，兩種算法存在明顯的劑量分布差異，相對于AAA算法，PBC高估了靶區(qū)內劑量，低估了靶區(qū)外劑量，AAA算法有拖尾現(xiàn)象，故哪一種算法更為準確有待進一步驗證。