旋转调强技术在放射治疗中的应用研究

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自20世纪90年代以来,X射线旋转调强技术或光子容积旋转调强技术(VMAT)以及质子束旋转调强技术一直是社会关注的热点。VMAT被认为是一种目前最先进的光子放射治疗技术,在临床上得到了广泛的应用,但呼吸运动不规则的影响还有待进一步阐明。另一方面,由于计算机计算能力和质子治疗系统软硬件的技术障碍和困难,质子束旋转治疗一直没有得到发展,直到2016年Ding等人提出了质子点扫描容积旋转调强(SPArc)的概念和算法。SPArc是一种新颖且先进的质子调强(IMPT)技术,并且相对传统IMPT在计划质量,剂量学,稳健性等方面具有潜在优势。在本论文中,我们对旋转调强技术包括VMAT和SPArc,特别是SPArc技术在肿瘤放射治疗中的应用做了较为系统的研究:1.我们利用数字模体和模拟的呼吸运动形成了肺部肿瘤的呼吸运动图像,并采用VMAT设计了立体定向放射治疗计划,分析了基于传统4DCT计算的累积剂量D4D和真实累积剂量Dtrue之间的差别与呼吸运动模式之间的关系。D4D和Dtrue两种评估累积剂量的方法之间的偏差随呼吸运动平均幅度和幅度标准差的增加而增大,特别是当运动平均幅度大于10mm或幅度标准差大于平均幅度的25%时。而累积剂量D4D和Dtrue之间的差异随周期均值和标准差的变化不明显。同时,肿瘤绝对体积不影响累积剂量评价方法D4D或Dtrue,此外,累积剂量差异与处方等剂量线(剂量梯度)无关。采用病人实际呼吸运动计算的两种累积剂量的差别也和上述结果吻合。最后,采用基于呼吸运动概率分布的四维稳健性优化方法能对某些呼吸运动不规则导致的靶区剂量降低进行补偿。2.通过对最初的SPArc算法进行改进将计划中控制点的能量按照机架角顺时针或逆时针方向从高到低排序得到改进的SPArc(SPArcseq)算法。该种算法适合于高能切换到低能比从低能切换到高能快得多的回旋加速器系统。我们选取具有代表性的五个治疗部位:前列腺癌,肺癌,脑癌,头颈癌以及乳腺癌分别设计SPArc和新型SPArcseq计划,在固定机架角度为0°且利用3cm固体水作为剂量建成通过二维电离室矩阵进行质量保证(QA)测量,并分别记录两种计划的执行时间。结果表明,SPArc与SPArcseq两种计划的计划质量和稳健性均类似。同时在以上五个部位,采用3mm,3%的Gamma分析时,两种计划均能达到超过97%的Gamma通过率和2%以内的绝对剂量误差。但是在执行效率方面,SPArcseq比SPArc平均节省51%的治疗时间。3.我们分别对质子点扫描容积旋转调强技术用于有代表性部位的肿瘤治疗包括头颈部,避开海马区的全脑以及肺部做了可行性研究。其中对头颈部肿瘤以及避开海马区的全脑肿瘤的治疗,在计划质量,稳健性以及治疗效率等方面做了比较系统的研究,同时跟传统质子调强(IMPT)技术进行了比较。对于肺癌的质子放疗计划设计,我们讨论了计划设计的方法,同时对于肺癌的立体定向放射治疗,在计划质量,危及器官保护等方面将SPArc同VMAT和IMPT计划做了比较系统的比较和分析,还定量分析了SPArc对相互作用的缓解效果。结果发现质子点扫描容积旋转调强(SPArc)技术可以用于头颈肿瘤和避开海马区的全脑肿瘤的放射治疗。与传统的IMPT相比,SPArc具有潜在优势,在提供类似的靶区覆盖的情况下,既更大程度的保护了危及器官,又提供了稳健的计划质量。最重要的是,使用目前能量层切换时间(ELST)小于0.5s的现代质子治疗系统,SPArc每次治疗时间将比IMPT更短。对于肺癌的立体定向放射治疗(SBRT),相比VMAT技术,在保持靶区被处方剂量覆盖的情况下,SPArc技术能更好的保护所有被研究的危及器官。而同时相比IMPT技术,SPArc不仅能更好的保护患侧肺组织,而且能缓解相互作用,SPArc技术对相互作用的缓解相当于IMPT重复多次扫描的效果。4.我们对使用IBA(Ion Beam Applications,Louvain-La-Neuve,Belgium)Proteus?One临床治疗机器构建的第一个质子点扫描容积旋转调强技术治疗系统在IBA新开发的质子动态旋转照射(PDAD)模式下进行了一系列测试,包括质子束流特性,束斑特性,等中心一致性,平坦度对称性以及一例脑部病例质量保证(QA)测量等,同时记录照射时间且与原先IMPT计划比较,并分析了利用SPArc执行日志文件重建的剂量。结果表明所有在PDAD模式下测得束斑特性与临床固定机架的静态照射模式非常接近。对于脑部病例,与三野IMPT计划的临床治疗时间11分钟相比,SPArc计划在4分钟内执行完毕。同时病人QA测量结果为Gamma通过率达到98.6%(3mm,3%)。而通过日志重建的剂量和计划剂量之间的三维Gamma通过率维98.3%(1mm,1%)。测量结果表明,点扫描容积旋转调强技术能够通过临床治疗系统实施,而且在PDAD模型下执行的性能符合临床要求。
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