后装调强放疗计划系统的软件实现

余辉，张书旭

广州医科大学附属肿瘤医院放疗中心，广东 广州 510095

后装调强放疗计划系统的软件实现

余辉，张书旭

广州医科大学附属肿瘤医院放疗中心，广东 广州 510095

0 前言

作为一种补量照射手段，后装放疗（Afterloading Brachytherapy）技术目前主要应用于治疗宫颈癌、前列腺癌、鼻咽癌等，疗效肯定。近10年来，随着图像引导技术和施源器的发展，后装放疗计划系统从基于X光片的二维系统，逐渐演变为基于CT、MRI、PET等多模态图像的三维系统[1]，大幅度提升了后装剂量的准确性，进一步提高了后装放疗的疗效。特别是近几年来，后装调强放疗计划系统已在国外进行临床应用，一些研究认为该系统能满足个性化的后装治疗需求，在提高靶区剂量的同时，不明显增加直肠和膀胱的受照剂量[2-5]。

目前在国外应用于临床的后装调强放疗计划系统主要为荷兰核通公司的Oncentra GYN和美国瓦利安公司的BrachyVisionTM，产品价格昂贵。目前国内大多数放疗单位仍采用传统的基于X光片的二维系统，对于三维系统的应用报道较少，特别是关于后装调强放疗计划系统的应用或研发鲜有报道。

本研究拟通过计算机编程，开发一套具有自主知识产权的后装调强放疗计划系统，主要解决两个关键技术：①后装剂量的逆向优化，与外照射的调强优化过程类似，给定靶区受量和重要器官的限量，通过数学算法寻找一种最佳的后装放疗方案；② 应用图像配准技术将后装剂量形变到外照射的图像上并与外照射剂量相结合，综合评估患者经内外照射后的剂量分布。

1 材料与方法

1.1 采集图像与勾画靶区

选择一例具有放疗指征的宫颈癌患者，在采用四野盒式照射（外照射）30 Gy后，再采用前后对穿野照射20 Gy，中间用多叶光栅（MLC）遮挡宫体。后装治疗前，插入3根施源器（1根在宫体，2根在隆穹），然后应用CT采集放疗部位图像，并将图像导入治疗计划系统Pinnacle TPS，由放疗医生勾画高危临床靶区体积（HR-CTV），以及左右隆穹、直肠和膀胱体积。最后由TPS导出5种类型的DICOM文件：外照射图像、外照射靶区器官的轮廓、外照射前后对穿的剂量、后装照射图像和后装照射靶区器官的轮廓。

1.2 软件开发流程

采用Microsoft Visual Studio 2008 VC++为开发工具，开发环境为Windows XP。下面是本系统的软件开发步骤：

（1）开发一个读取DICOM文件的模块，“一键式”读取上述5种DICOM文件，并生成矢状面和冠状面。

（2）在CT图像上描绘施源器，然后采用空间向量法，以2.5 mm为间隔，重建施源器中的驻点坐标。计算源外一点的剂量采用美国医学物理学会（AAPM）推荐的计算模型，此模型考虑特定放射源的各向异性，计算精度比传统模型高[6-7]。

（3）给定靶区受量和重要器官限量，从所有驻点中自动激活一些须参与调强优化的驻点，然后采用模拟退火算法逆向计算被激活驻点的时间。

（4）计算所有横断面、矢状面和冠状面图像上的剂量分布。

（5）生成体积剂量直方图（DVH），给出靶区和重要器官的最大、最小和平均剂量值，靶区的D90，重要器官的D2cc等评估指标。

（6）设置靶区和器官的细胞存活因子α/β，根据分次2 Gy的等效剂量（Equivalent Dose in 2 Gy/f，EQD2）的计算公式，将后装剂量和外照射剂量转换成生物等效剂量（Biological Equivalent Dose，BED）。

（7）采用三维B样条弹性配准算法，先对后装图像与外照射图像进行配准，然后提取他们之间的空间形变场，将后装剂量形变到外照射图像上，最后与外照射剂量相融合，综合评估患者经内外照射后的剂量分布。

（8）针对特定型号的后装治疗机，导出符合其实施的治疗计划。

2 实现后装调强计划系统的两个关键技术

2.1 模拟退火算法实现后装剂量的调强优化

有资料表明[8]，基于曼彻斯特系统的A点优化方法统一采用相同的剂量参考点，没有考虑肿瘤的具体形态大小，容易造成靶区欠量或重要器官受量过高，影响疗效。而调强优化方法则不同，可以个体化的解剖结构为基础，兼顾靶区受量和重要器官的限量，通过数学算法寻找一种最佳的后装放疗方案。

在本研究中，每一个靶区或器官均有2种剂量约束类型：轮廓表面约束和轮廓内部约束。靶区和器官通常均有表面约束条件，内部约束条件主要用于靶区，防止相邻驻点的驻留时间大起大落，以保证靶区剂量的均匀性。在给定靶区器官的约束条件后，调强优化过程的总惩罚因子，式中m为约束条件个数，n为在每一个约束条件中参与计算CFi的点个数。若某一个点i的剂量Di＜最小约束剂量Dmin，则惩罚因子CFi=Wmin·|Di-Dmin|，Wmin为最小约束剂量的权重；同理，若Di＞最大约束剂量Dmax，则CFi=Wmax·|Di-Dmax|。

本研究采用模拟退火算法求解最佳治疗方案，此算法是一种全局优化方法,通过模拟物理系统逐步降温的退火过程而获得优化问题的全局最优解。模拟退火算法实现后装剂量调强优化的流程图，见图1。k代表循环迭代次数，T代表温度，r代表降温速率，s代表驻留时间衰减系数。此算法的中心思想是先预设阈值（最大迭代次数和最低温度）范围，随机改变一些驻点的驻留时间，并计算惩罚因子CF(k+1)，然后将CF(k+1)与改变驻点时间之前的惩罚因子CF(k)进行比较，判断已改变的驻点时间是否被接受；同时降低温度，进入下一个循环。

图1 模拟退火算法实现后装剂量调强优化的流程图

2.2 应用图像配准技术融合后装剂量和外照射剂量

图像配准是剂量融合过程中的一个重要环节。由于后装照射的分次剂量与外照射不同，为了综合评估患者经内外照射后的剂量分布，ESTRO提出[9]将后装剂量和外照射剂量分别折算为分次2 Gy的等效剂量（EQD2），据此本研究可将后装剂量和外照射剂量转换成生物等效剂量（BED），计算公式为：BED=EQD2[1+2/(α/β)]=nd[1+d/(α/β)]，式中n为治疗次数，d为单次的物理剂量，α/β为细胞存活因子。不同的肿瘤细胞或重要器官细胞有不同的存活因子，通常靶区的α/β取10，其他器官取3。

本研究结合Elastix工具包，采用三维B样条弹性配准算法，先对后装照射的CT图像与外照射的CT图像进行配准，提取他们的空间形变域，然后将后装剂量形变到外照射的CT图像，最后相加两者的剂量，得到融合剂量。此算法在作者的即往工作[10]中均有应用，在此不作详述，它与二维配准算法相比，具有配准精度高、速度快等特点。后装剂量形变到外照射图像的基本流程图，见图2。患者剂量分布图，见图3。后装剂量与外照射剂量融合图，见图4。

图2 后装剂量形变到外照射图像的基本流程图

图3 患者剂量分布图

图4 后装剂量与外照射剂量融合图（从左到右，分别是后装剂量、外照射剂量、融合剂量；红色等剂量线代表20 Gy，蓝色15 Gy，黄色5 Gy，绿色3 Gy）。

3 结果

本实验设定后装源的强度为4.606 Ci，模拟退火算法的最大迭代次数为1000次，初始温度T0=2000 ℃，降温速率r=0.97，驻留时间衰减系数s=0.8。系统设置调强约束条件的窗口图，见图5。靶区器官的约束条件：

（1）HR-CTV、左右隆穹。表面约束：Dmin=5 Gy，Dmax=6 Gy，权重Wmin=100，Wmax=80；内部约束：Dmin=4 Gy，权重Wmin=90。

（2）直肠。表面约束：Dmax=4 Gy，权重Wmin=90。

（3）膀胱。表面约束：Dmax=3 Gy，权重Wmin=70。

图5 系统设置调强约束条件的窗口图（图中显示的时间为采用模拟退火算法逆向计算的结果）。

在调强优化时，本系统先按施源器的重建长度，以2.5 mm为间隔计算所有驻点的三维坐标，然后根据HR-CTV的范围，自动激活一些需参与调强优化的驻点，接着，通过模拟退火算法寻找出一种最佳的治疗计划，即逆向计算被激活驻点的驻留时间（表1和表2）。

表1 第1根施源器（放置在宫体部位）的驻点时间（s）

表2 第2、3根施源器（放置在隆穹部位）的驻点时间（s）

4 结论

目前，设计一个后装放疗计划，通常是先人为激活一些需参与治疗的驻点，再以某种优化方法（A点优化法、距离优化法、体积优化法等）计算这些驻点的时间。而人为激活驻点的方式须借助解剖图像和放疗医生的经验，但本系统的调强优化方式则不同，它可根据靶区的范围自动激活一些需要的驻点。由表1可知，第1根施源器的顶端一部分没有HR-CTV靶区轮廓，则在计算结果中，第1～6个驻点的时间为0。此外，若采用常用的A点优化方法计算驻留时间，则每个驻点的时间都一样，但调强优化得到的时间则不同（表1和表2），每个驻点的时间均不相同，目的是为了同时兼顾靶区受量和重要器官的限量，从而得到满意的剂量分布（图3）。

目前该系统能针对个体化的宫颈癌病例，逆向寻找出一种最佳的符合临床治疗要求的后装治疗方案。整个逆向优化过程不需要人为干预，剂量分布与解剖图像相互关联，克服了目前国内应用最广的基于X片的二维系统在剂量分布与组织器官脱离方面的缺点，并且后装剂量能与外照射剂量相融合（图4），以BED评估患者经内外照射后的剂量分布，对预防靶区剂量过少或重要器官受量过高有重要意义。近年来，施源器有了很大的进展，在患者体内放置常规施源器后，还可以在施源器的周围辅加一些插针，对肿瘤进行局部加量，这样的布源方式更需要调强优化功能，逆向得到一种最佳的放疗方案，而传统的A点优化方法难以得到满意的剂量分布。

虽然后装治疗疗效肯定，但国外昂贵的后装三维系统难以在国内推广。笔者曾开发了基于CT图像的三维后装系统，并采用热释光剂量片（TLD）和仿真人体盆腔模型对其进行剂量验证，实验数据肯定了该系统软件在后装剂量计算方面的可靠性[11-13]。本文工作是在此基础上的进一步延伸，在接下来的工作中，将对本系统重新进行剂量验证和临床测试，以期该系统能够在国内得以推广应用。

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Software Design of Inverse Planning System for Afterloading Brachytherapy

YU Hui, ZHANG Shu-xu

Radiotherapy Center, Cancer Center of Guangzhou Medical University, Guangzhou Guangdong 510095, China

目的 通过计算机编程，自主开发一套后装调强放疗计划系统。方法 以VC++为编程工具，读取一套宫颈癌患者的CT图像；在CT图像上重建后装施源器，根据靶区器官的限量约束条件，自动激活需参与调强优化的驻点，以模拟退火算法逆向计算被激活驻点的时间，实现后装剂量的调强优化；再应用三维图像配准技术融合后装剂量与外照射剂量，以等效剂量EQD2评估患者经内外照射后的剂量分布。结果 该系统能同时兼顾靶区受量和重要器官限量，逆向寻找出一种最佳的符合临床治疗要求的后装治疗方案。结论 本系统具有自主知识产权，可基本满足个体化后装治疗的需求。

宫颈癌；后装治疗；调强优化；模拟退火算法；计划系统

Objective To develop an inverse planning system for afterloading brachytherapy with computer programming. Methods Based on VC++ programming, the afterloading source applicator were reconstructed on a series of CT images of a patient with cervical cancer and then several stationary points which should be used in intensity-modulated optimization process were automatically activated. Then the activation time of these stationary points was calculated inversely with simulated annealing algorithm to implement the intensity-modulated optimization of afterloading dose. Then the afterloading dose and external irradiation dose were fused with 3D image registration technology as well as the dose distribution of the patient underwent internal and external irradiation was evaluated with equivalent dose in 2Gy/f (EQD2). Results The optimal afterloading therapy schedule in line with clinical requirements can be found inversely with the system which can give consideration to both of absorbed dose of target regions and limited radiation dose of vital organs. Conclusion The system with proprietary intellectual property rights can basically meet the individualized requirements of afterloading brachytherapy.

cervical cancer; afterloading brachytherapy; intensity-modulated optimization; simulated annealing algorithm; planning system

R730.55

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2014.06.007

1674-1633(2014)06-0018-04

2014-01-16

2014-05-05

广东省医学科研基金（B2013186）；广州市医药卫生科技项目（20131A011162）；广州医学院青年科研项目（2012A17）。

本文作者：余辉，硕士，放疗物理师。

作者邮箱：bme2000-yuhui@163．com