2887例调强计划验证结果分*析及其在质量控制中的作用

刘思伟 赵 波* 李雅钢 汪春林 于世平 周 刚

容积调强和动态调强放射治疗(intensitymodulated radiation therapy，IMRT)计划与传统放射治疗计划相比，其复杂程度迅速上升[1-2]。同时立体定向放射治疗和大分割治疗在临床上迅速开展，这些新技术在使患者受益的同时也对放射治疗计划质量控制提出了更高要求。如何保证治疗计划系统(treatment planning system，TPS)的计算剂量与患者实际接受照射剂量的一致性就显的更加重要[3-5]。为此，本研究对2887例患者在放射治疗前的调强计划进行验证分析，旨在根据调强计划的验证结果，分析其验证计划不通过的原因及其在质量控制中的作用。

1 材料与方法

1.1 一般资料

选取2014-2016年在北京大学第一医院放射治疗科使用Delta 4模体进行调强计划并验证的数据中筛选出的2887例患者；对其调强计划的验证结果进行回顾性分析，本研究不涉及人体实验和患者隐私，仅为放射治疗剂量学与质量控制的相关研究。

1.2 筛选标准

筛选不涉及分次模式、治疗部位和Gamma通过率，仅把验证时因人为操作失误造成的无效测量结果予以剔除，其余数据即为合格数据予以纳入。

1.3 仪器与材料

Delta 4三维剂量验证模体(瑞典ScandiDos公司)；30013指形电离室(有效测量体积0.6 cc和UNIDOSE静电计(德国PTW公司)[6]；QUICK CHECK晨检仪(德国PTW公司)；Synergy加速器(瑞典Elekta公司)；Trilogy加速器(美国Varian公司)。Monaco(瑞典Elekta公司，版本3.2、5.0)和Eclipse(美国Varian公司，版本11.0、13.5)计划系统。

表1 验证调强计划合格率及未通过3类原因比例

表2 Synergy加速器数据重采前后验证合格率比较

Delta 4模体由一块主探测板和两块翼探测板构成，共有P型圆柱形半导体探头1069个，敏感面积0.78 mm2，灵敏度5 nC/Gy。有效测量面积为20 cm×20 cm。探测板中心±3.0 cm区域内探头分布间隔为0.5 cm，其余区域为1.0 cm[7]。

1.4 验证方法及质量控制标准

(1)验证时将Delta 4模体上的标记线对准激光灯进行模体摆位。把TPS生成的待验证计划文件导入模体对应的验证软件，选择患者放射治疗计划进行出束，记录两者的剂量对比结果及Gamma值。

(2)为保证验证结果的同一性，两台加速器均由专人进行月、周、日的质量控制。月质控标准为绝对剂量误差＜±1.5%，机架、小机头角度误差＜±0.5°，旋转等中心误差＜1 mm。周质控标准为铅门，激光灯误差＜±1 mm。日质控检验标准为绝对剂量、射线对称性及平坦度＜±3%。

1.5 评价指标

调强计划验证以Delta 4模体配套软件自带的Gamma通过率为判定依据，认为该值反映了TPS计算剂量与患者受照剂量间的一致程度[8]。Gamma通过率分析为3参数Gamma分布的概率密度函数，其中形状参数已由软件锁定，另外两个参数为位置和尺度参数，分别设置为3 mm3%[8-9]。所有调强计划按类别和是否通过进行汇总，以Gamma通过率＞90%为计划合格标准，即验证通过。对验证不通过的计划根据Delta 4的测量结果反推不过原因，再将这些原因分类统计。

1.6 统计学方法

采用SPSS 17.0软件对所获得数据进行分析。对于不同组的验证合格率差异采用卡方检验进行分析，而当数据不满足卡方检验的条件时选择Kolmogorov-Smirnov Z检验或Mann-Whitney U检验，以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 调强计划验证结果

2887例调强计划验证后的通过例数为2838例，合格率为98.30%，其中49例未通过验证的计划按不过原因可分为3类：①靶区在Delta 4模体上的位置分布不当；②TPS参数设置不当；③TPS优化结果不佳。这3类原因各自的占比又有较大差异，其中第1类原因占比最高，见表1。

2.2 数据重采前后的验证结果

在全部验证计划中Synergy加速器的验证例数为1661例，其又可分为重新采集数据并对TPS进行数据拟合前与拟合后两部分，数据重采后的验证合格率为99.24%，与数据重采前相比有明显提高，卡方检验结果表明差异有统计学意义(x2=6.581，P＜0.05)，见表2。

2.3 不同不确定度计划的验证结果

对TPS参数设置不当进行分类，可分为3种情况：即验证计划的统计不确定度设置过大、多叶准直器(multi-leaf collimator，MLC)最小叶片间距过小以及最小子野面积过小。对因统计不确定度设置不当的调强计划分析，采用不确定度为1%时验证的不合格率为0.25%，明显＜不确定度为2%时的不合格率。并且1%组的平均Gamma通过率及其标准差均优于2%组，U检验和Z检验结果均表明差异有统计学意义(U=8.722，Z=3.915；P＜0.05)，见表3。

3 讨论

本研究得到的调强计划验证合格率为98.30%，其中因第1类问题-位置分布不当导致验证不通过的调强计划有27例(占55.10%)，但验证不通过的原因不在调强计划本身，并且用此类调强计划在实际治疗时不会降低放射治疗的效果，若除去该因素计划合格率可达99.23%。对于其余调强计划则需进行相应调整后才能验证通过。当以这些计划进行实际治疗时，会造成患者＞10%的受照区域的实际受照剂量在TPS计算剂量的±3%以上。

表3 不同不确定度调强计划的验证结果及Gamma通过率比较(%，±s)

表3 不同不确定度调强计划的验证结果及Gamma通过率比较(%，±s)

注：表中Gamma值为该组数据Gamma通过率分析平均通过率和标准差(%，±s)。

不确定度 总数 验证不过例数 不合格率 Gamma值 Whitney加速器 Smirnov 加速器U检验 P值 Z检验 P值1% 395 1 0.25% 97.58±2.77 8.722 0.000 3.915 0.000 2% 1266 12 0.95% 95.72±4.77

3.1 TPS拟合数据失真原因分析

本研究中，同台加速器在数据采集后计划不合格率显著低于采集前，且差异有统计学意义，但数据采集前后的计划制作标准并未改变。出现此种现象的原因在于此台加速器于2010年安装并采集数据后，就因设备原因未再重新采集数据以对TPS数据进行修正，而长期的使用和维修又造成了加速器机械和剂量参数的改变[10-11]。而数据重采后，TPS中的拟合数据更接近加速器的真实值，所以此类问题对计划验证的影响变小。因此调强计划验证在保证计算剂量分布与受照剂量分布一致性的同时也在对加速器进行质量控制和保障。当大部分的验证结果出现剂量体积直方图或Gamma通过率，与加速器装机时的测量值相比有较大变化时，就提示物理师需对加速器进行质量控制。

3.2 靶区在Delta 4模体上位置分布不当的原因分析

该类问题是指验证计划制作时未将靶区等中心移至模体等中心，而造成大部分靶区的剂量分布在模体边缘区域或一侧，在保持原计划不变的基础上，将靶区等中心移至模体等中心处后重做验证计划，验证通过。相比于模体中心±3 cm以内的区域而言，周围部分探头分布稀疏。又因为靶区边缘剂量跌落迅速，因此把这些区域移到模体中心区域会得到更精确的测量数值[12]。因此，在不改变原调强计划的基础上仅通过把靶区中心移至模体中心的方法就能通过验证。在进行验证计划制作时应把靶区中心移至模体中心，以获得更真实的测量剂量分布，进而判断TPS的计算剂量与测量剂量间的差异。

3.3 统计不确定度原因分析

对于调强计划系统Monaco中的MC算法而言，统计不确定度是指TPS的计算标准差，其值越小计算结果中的噪声越少，同时也更为耗时，当不确定度由2%变为1%时，计算耗时至少增加四倍。因此科室最初将此值设为2%，但发现计划验证合格率偏低。不确定度1%组的验证不合格率及Gamma分析均值，方差均优于选择2%组。由于两组数据的Gamma分析值不符合卡方检验要求，故选择K-S Z检验和M-W U检验，检验结果表明两组数据有显著性差异。综合计算耗时和统计结果，本研究认为使用1%的统计不确定度更佳。

3.4 MLC最小叶片间距设置不当原因分析

MLC最小叶片间距设置不当问题会造成计划里面存在大量MLC间距极小且分布无规律的区域。因为这些区域都以缝隙的形式存在，计划验证时的MLC到位误差、加速器机械误差都会对这些缝隙区域的测量结果产生很大影响，造成计算剂量与测量剂量间一致性变差[13-15]。对于因此原因未通过的计划，在更改该项参数后重做计划，验证通过。但更改该值前所做的大量计划，却未因此而验证不过，也表明了此类问题对计划的影响较小。但是这类情况对计划剂量的影响不通过验证很难分析。

最小子野面积过小导致验证不过的原因与MLC最小叶片间距设置不当相同，亦并非一定会导致计划验证不过。

3.5 TPS优化结果不佳原因分析

对TPS优化结果不佳做进一步分类，即小子野过多和危及器官限制过严两种情况。造成小子野过多的原因在于计划优化方法不当或TPS软件优化异常。该类问题会导致计划执行效率降低，计算剂量与测量剂量间一致性变差，但并非一定会出现验证不过。对于这类情况只能通过重新优化计划来解决。更重要的是，此类问题对计划的影响程度无法通过计划互查来判断，只能通过计划验证去发现。危及器官限制过严原因分析。该问题是由于为达到某一限量而造成计划过于复杂，机器执行计划时效率降低，但其出现与优化过程无关。此类问题可通过放宽危及器官限量去解决，但只能通过计划验证去发现。

3.6 其他

除TPS参数外，控制点数量、计算网格大小也会影响计算剂量与测量剂量间的一致程度，造成验证不过。更进一步分析，当需要对TPS的计算参数进行改变以优化计算效率或提升计划质量时，一定要进行相应的计划验证作为质控保障，以测试这种改变是否会影响TPS计算剂量与受照剂量的一致性。

本研究结果表明，真正由于优化结果不佳这类人为不可控因素导致验证不合格的计划仅有8例，在不过计划中占比16.33%。因此，进行调强计划验证的意义不仅仅是对计划本身的质控保障，而是涉及网络传输中数据失真或丢失、加速器机械性能、TPS参数设置、计算剂量与受照剂量一致性等多环节、多因素的综合质量控制，其中任何环节出现问题，最终都能在计划验证结果里有所反应。因此，对每位患者的调强计划在其治疗前进行验证是保证放射治疗安全的重要环节。

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