戴相昆 王小深 蔡博寧 徐壽平 杜樂輝 馬 娜 曲寶林*

直腸癌是常見惡性腫瘤之一，放射治療是其主要治療手段之一。目前，直腸癌放射治療主要采用調(diào)強放射治療(intensity modulated radiation therapy，IMRT)，且由于容積旋轉(zhuǎn)調(diào)強放射治療(volumetric modulated arc therapy，VMAT)技術(shù)具有更優(yōu)的劑量學優(yōu)勢，更快的治療速度逐漸成為直腸癌放射治療主流技術(shù)[1-3]。IMRT計劃是逆向優(yōu)化過程，依賴于物理師的臨床工作經(jīng)驗設(shè)置優(yōu)化參數(shù)，不同治療中心以及同一治療中心不同物理師計劃結(jié)果存在差異，可能對患者放射治療效果及毒副反應產(chǎn)生影響[4-6]。

Auto-Planning(AP)作為一種新的計劃設(shè)計方法，可以有效地減小計劃差異并提高計劃設(shè)計效率。近年來，多家計劃系統(tǒng)廠商推出了自動計劃設(shè)計模塊，如Varian Rapidplan、pinnacle3V9.10 AP等。pinnacle3V9.10 AP模塊通過使用自動優(yōu)化引擎，依據(jù)物理師給出相應目標函數(shù)進行放射治療計劃的自動優(yōu)化。本研究采用pinnacle3V9.10 AP模塊，對接受手動VMAT(manual VMAT，M-VMAT)計劃治療的直腸癌患者，采集臨床已接受M-VMAT計劃中的相關(guān)劑量-體積直方圖(dose volume histogram，DVH)優(yōu)化設(shè)置參數(shù)作為自動計劃優(yōu)化參數(shù)，并進行自動VMAT計劃(auto planning VAMT，AP-VMAT)優(yōu)化。分析AP-VMAT計劃與M-VMAT計劃的相關(guān)劑量學參數(shù)，探討AP自動計劃模塊在直腸癌VMAT計劃中的自動優(yōu)化性能。

1 資料與方法

1.1 研究資料

選取2019年4-8月在解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學中心就診時使用Pinnacle3V9.10進行放射治療計劃設(shè)計的20例直腸癌患者，處方劑量為50 Gy/25 F，所有患者均采用360°雙弧VMAT技術(shù)。危及器官(organ at risk，OAR)包括腸、膀胱和左右股骨頭。

1.2 儀器設(shè)備

采用SIEMENS SOMATOM Definition AS型大孔徑定位CT(德國Siemens公司)；Pinnacle3V9.10計劃系統(tǒng)(荷蘭Philips公司)；自動計劃設(shè)計使用AP模塊(荷蘭飛利浦公司)。

1.3 治療方法

(1)掃描條件：所有患者均使用SIEMENS SOMATOM Definition AS型大孔徑定位CT，使用相同掃描條件進行掃描，在放射治療計劃優(yōu)化及劑量計算過程中均使用相同的電子密度曲線。

(2)自動優(yōu)化參數(shù)設(shè)置：使用Pinnacle3V9.10計劃系統(tǒng)AP模塊進行AP-VMAT計劃的自動優(yōu)化，相關(guān)目標函數(shù)參照M-VMAT計劃DVH劑量學參數(shù)設(shè)置，其中包括腸V30、腸V15、腸平均劑量Dmean、膀胱V40、膀胱V10、平均劑量Dmean、左右股骨頭V40、腸、腸、膀胱；靶區(qū)劑量均設(shè)置為50.8 Gy。計劃自動優(yōu)化最大迭代次數(shù)設(shè)置為80次，Tuning balance設(shè)置為11%，劑量跌落區(qū)間設(shè)置為2.6 cm，熱點定義為107%處方劑量，優(yōu)化過程中使用冷點自動生成。將APVMAT計劃參考M-VMAT計劃進行處方劑量歸一，即處方劑量靶區(qū)覆蓋率相同。

1.4 劑量學參數(shù)比較

對兩種計劃相應劑量學參數(shù)進行采集，分別采集：腸V30、腸V15、腸平均劑量Dmean、膀胱V40、膀胱V20、膀胱平均劑量Dmean、左右股骨頭V40及平均劑量Dmean；靶區(qū)均勻指數(shù)(homogeneity index，HI)、靶區(qū)適形指數(shù)(conformal index，CI)和劑量梯度(dose gradient，DG)；HI、CI和DG計算分別為公式1、公式2和公式3：

式中Dx為靶區(qū)x%體積對應劑量值，Vpre為處方劑量對應絕對體積，VPTV_pre處方劑量對應靶區(qū)絕對體積，VPTV為靶區(qū)據(jù)對體積；V25為25 Gy組織相對體積，V50為50 Gy組織相對體積。

1.5 統(tǒng)計學方法

使用SPSS19.0軟件對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計學分析，計量資料以均值±標準差(±s)表示，數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布則使用配對樣本t檢驗，否則使用秩和檢驗，以P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2.1 劑量分布及DVH比較

在AP-VMAT和M-VMAT的計劃靶區(qū)劑量(planning target volume dosage，PTVD)分布中，AP-VMAT計劃自動優(yōu)化過程中劑量跌落梯度設(shè)置為2.6 cm，但優(yōu)化結(jié)果的劑量分布存在部分劑量外溢的情況。同一例患者兩種計劃的DVH差異顯示，APVMAT的PTVD相對于M-VMAT計劃更均勻，且部分OAR的DVH明顯優(yōu)于M-VMAT計劃。兩種計劃方式的劑量分布差異見圖1，兩種計劃DVH的差異見圖2。

圖1 兩種計劃方式的劑量分布差異

圖2 兩種計劃DVH的差異

2.2 劑量學參數(shù)比較

(1)對AP-VMAT計劃和M-VMAT計劃劑量參數(shù)進行統(tǒng)計學分析，兩種計劃PTV的CI和HI參數(shù)比較，差異有統(tǒng)計學意義(t=-2.100，t=-3.876；P＜0.05)；DG差異無統(tǒng)計學意義，見表1。

表1 AP-VMAT計劃和M-VMAT靶區(qū)劑量學參數(shù)比較(±s)

表1 AP-VMAT計劃和M-VMAT靶區(qū)劑量學參數(shù)比較(±s)

注：表中AP-VMAT為自動容積調(diào)強計劃；M-VMAT為手工容積調(diào)強計劃；PTV為計劃靶區(qū)體積；CI為適形指數(shù)；HI為均勻性指數(shù)；BODY為掃描范圍全部體積；DG為劑量梯度

(2)數(shù)據(jù)分布不符合正態(tài)分布、AP-VMAT計劃與M-VMAT計劃的膀胱平均劑量Dmean、腸V30、腸V15、腸平均劑量Dmean、左股骨頭平均劑量Dmean和右股骨頭V40比較，差異有統(tǒng)計學意義(t=-2.38，t=-3.342，t=-5.018，t=-5.835，t=-2.441，t=-1.120；P＜0.05)，AP-VMAT計劃優(yōu)化結(jié)果均優(yōu)于M-VMAT計劃，對直腸癌患者的VMAT計劃，使用適當?shù)呐R床優(yōu)化目標函數(shù)，可通過AP模塊自動優(yōu)化得到較為理想的臨床應用VMAT計劃，見表2。

表2 AP-VMAT計劃和M-VMAT的OAR劑量學參數(shù)比較(±s)

表2 AP-VMAT計劃和M-VMAT的OAR劑量學參數(shù)比較(±s)

注：AP-VMAT為自動容積調(diào)強計劃；M-VMAT為手工容積調(diào)強計劃；Vx為靶區(qū)x劑量對應器官體積；Dmean為平均劑量

3 討論

自動計劃逐漸成為放射治療計劃設(shè)計的發(fā)展趨勢，不僅能夠減少不同物理師、不同治療中心的放射治療計劃水平的差異，且能夠有效提高計劃設(shè)計效率。相關(guān)文獻[7-14]表明，在頭頸部等腫瘤中Rapidplan和Auto-Planning均能夠得到較為理想的放射治療計劃。Rapidplan是通過利用先驗知識建立劑量預測模型，而后基于預測所得劑量進行計劃自動優(yōu)化，在劑量預測方法較為成熟的條件下，使用回歸等各種方法實現(xiàn)的DVH預測[15-19]或者使用深度學習以及機器學習等實現(xiàn)的劑量分布預測均能得到理想的結(jié)果[20-21]。而Auto-planning則是通過使用自動優(yōu)化引擎，依據(jù)用戶給出的相應目標函數(shù)計劃的自動優(yōu)化，需要人為設(shè)置相應目標函數(shù)進一步地進行治療計劃自動優(yōu)化。人為設(shè)置相應目標函數(shù)的缺點在于無法確定精確的目標函數(shù)值，如果OAR目標函數(shù)設(shè)置不合理，可能導致自動優(yōu)化的放射治療計劃出現(xiàn)靶區(qū)欠量或OAR超量等問題，因此Auto-Planning在放射治療計劃個體化的應用方面存在一定的缺陷。

本研究中基于直腸癌探索Pinnacle3V9.10計劃系統(tǒng)Auto-Planning自動優(yōu)化引擎優(yōu)化VMAT計劃的性能，使用已有M-VMAT計劃相應DVH劑量學參數(shù)作為AP-VMAT計劃的目標函數(shù)進行自動放射治療計劃設(shè)計，探索自動計劃是否能夠得到與M-VMAT相同或更優(yōu)的放射治療計劃。當前放射治療計劃劑量預測較為成熟，從最初的使用距離目標直方圖(distance to target histogram，DTH)或器官體積直方圖(overlap volume histogram，OVH)等進行OAR的DVH預測，到使用深度學習進行放射治療劑量分布的預測，均能夠得到良好的預測結(jié)果[22]。因此，使用預測所得精度更高的目標函數(shù)作為Auto-planning的自動優(yōu)化目標函數(shù)，可以通過自動優(yōu)化獲得更適用于臨床的放射治療計劃。

本研究比較了基于Pinnacle3V9.10計劃系統(tǒng)的AP-VMAT計劃與M-VMAT計劃，結(jié)果表明APVMAT計劃中在靶區(qū)適形度、劑量均勻性方面均具有一定的優(yōu)勢，表明AP方法能有效減少熱點的產(chǎn)生；同時在OAR劑量方面，膀胱平均劑量Dmean、腸V30、腸V15、腸平均劑量Dmean、左股骨頭平均劑量Dmean和右股骨頭V40等也具有優(yōu)勢，且OAR劑量均有不同程度的降低。以上結(jié)果表明Pinnacle3V9.10計劃系統(tǒng)的AP模塊在自動優(yōu)化直腸癌VMAT計劃時能對靶區(qū)和OAR的權(quán)重進行最大限度的調(diào)節(jié)，更好的實現(xiàn)劑量分布的優(yōu)化。

本研究中AP-VMAT計劃自動優(yōu)化過程中劑量跌落梯度設(shè)置為2.6 cm，但是從優(yōu)化結(jié)果看在劑量分布方面仍存在一定不足，即部分劑量外溢的情況。因此雖然AP模塊具有很好的自動優(yōu)化性能，但是本研究在自動優(yōu)化過程中劑量跌落梯度相關(guān)設(shè)置中缺少對劑量外溢進行劑量限制的輔助結(jié)構(gòu)，因此在使用AP模塊進行放射治療自動計劃設(shè)計時應添加對劑量外溢進行限值的輔助結(jié)構(gòu)(如劑量環(huán)等)。從表1中還可以看出APVMAT計劃的劑量梯度數(shù)值高于M-VMAT計劃，雖然兩者不存在統(tǒng)計學差異，但圖1中劑量分布對比結(jié)果提示在治療計劃自動優(yōu)化過程中同樣需要相應輔助結(jié)構(gòu)。

4 結(jié)論

Pinnacle3V9.10的AP自動優(yōu)化模塊具有良好的自動優(yōu)化性能，但是在進行自動計劃設(shè)計過程中，其優(yōu)化結(jié)果依賴于優(yōu)化參數(shù)的設(shè)計。因此在當前成熟的劑量預測條件下，通過使用劑量預測所得目標函數(shù)，并預先設(shè)置適當?shù)膭┝肯拗戚o助結(jié)構(gòu)，可以實現(xiàn)直腸癌AP-VMAT計劃的精確自動優(yōu)化。