VARIAN Eclipse治疗计划中PBC和AAA算法在直肠癌调强放疗中的剂量学研究比较

褚俊峰,李 军,桂龙刚,张西志,张先稳，陈永东,孙新臣,李金凯

(1.扬州市江都人民医院放疗科 江苏 扬州 225200；2.苏北人民医院放疗科，江苏 扬州 225001；3.扬州洪泉医院放疗科，江苏 扬州 225200；4.南京医科大学第一附属医院放疗科，江苏 南京 210029)

直肠癌是消化系常见的恶性肿瘤，而精确放疗是直肠癌的主要治疗方式之一。目前调强放疗(intensity-modulated radiation, IMRT)是其主流放疗技术之一[1]，而IMRT必须借助三维治疗计划系统(three-dimensional treatment planning system, 3D-TPS)来实现，而美国VARIAN公司生产的Eclipse治疗计划(Treatment Planning System，TPS)系统是当前运用最为广泛的TPS之一。在利用VARIAN Eclispe TPS设计IMRT计划时必须要用到剂量计算算法，而Eclipse系统中目前主要有笔形束卷积(pencil beam convolution, PBC)和各向异性(anisotropic analytical algorithm, AAA)2种算法。

国内外多篇文献[2-5]指出剂量计算算法的不同会对胸部肿瘤的放疗产生显著影响，这种影响主要体现不同算法会对靶区(肿瘤区)与危及器官(organs at risk , OARs)的剂量学参数会产生显著差异。但鲜有文献研究不同算法对直肠癌放疗是否产生影响，而直肠癌靶区往往位于盆腔深部，其解剖关系较复杂，因而有必要对其进行研究。

本研究选取我院20例直肠癌放疗患者，分别用AAA和PBC计算模型进行剂量计算，然后对其靶区及OARs的剂量学参数进行统计学分析，并利用德国PTW 729二维电离室矩阵对其进行剂量验证。

1 材料与方法

1.1病例选择随机选取我院2017年8月至12月间收治的经病理确诊的20例直肠癌放疗患者，其中男13例，女7例；年龄39～62岁，中位年龄53岁。

1.2体位固定和CT扫描所有患者采用俯卧位，保持膀胱充盈，双手环抱，并用真空负压垫进行体位固定。利用美国VARIAN Acuity模拟定位机完成模拟定位并作好定位标记，利用美国GE公司大孔径CT进行平静状态下断层扫描，扫描层厚5 mm，并将扫描图像传至VARIAN Eclipses 治疗计划系统中。

1.3靶区及OARs勾画由我院放疗科医生参考ICRU第50号报告和第60报告[6-9]勾画靶区和OARs，靶区包括肿瘤靶区(gross tumor volume，GTV)、临床靶区(clinical target volume，CTV)和计划靶区(planning target volume，PTV)，其中PTV为CTV外放5 mm而成，OARs包括脊髓、膀胱、小肠和股骨头。处方剂量为5 000 cGy/25次，PTV要求4 750 cGy≤D98%≤5 500 cGy。

1.4计划设计所有计划均为7野均分IMRT计划，射野角度分别为0°、51°、102°、153°、204°、255°、306°，X射线能量为6 MV，同一患者的计划，保持其他优化参数不变，分别用AAA和PBC进行剂量计算。

1.5计划评估靶区评估包括平均剂量(Dmean)、D2%、D5%、D50%、D95%、D98%、适形度指数(conformal index , CI)和均匀性指数(homogeneity index, HI)，根据ICRU第83号报告，CI的计算公式[8]计算CI，CI的范围为0～1，CI值越大则适形度越好。根据HI的计算公式[9]计算HI，HI越靠近0则靶区均匀性越好。OARs的评估包括脊髓Dmax≤4 500 cGy，股骨头D5%≤4 500 cGy，小肠Dmax≤5 000 cGy，膀胱D50%≤4 000 cGy。

1.6计划二维剂量验证将每例患者的PBC计划和AAA计划生成的对应的QA计划，通过PTW 729二维电离室矩阵对其做剂量学验证，γ通过率的设定条件为3%剂量误差和3 mm位移误差。

2 结果

2.12种不同算法对靶区剂量的影响2种算法的剂量分布(95%～107%)均能很好适形靶区，但AAA算法模型的靶区剂量均匀性明显比PBC算法模型要好(图1)。对于D2%、D5%、D50%、D95%、D98%、Dmean而言，无论是CTV还是PTV，AAA算法模型均比PBC算法模型要略高(P均<0.05)；且AAA算法相比PBC算法，CTV的CI更接近1，PTV的HI更接近0，且差异有统计学意义(P均<0.05)，而CTV的HI和PTV的HI比较差异均无统计学意义(P均>0.05)。见表1。

图1 2种算法的靶区剂量分布比较

2.22种不同算法对OARs评估参数的影响OARs中小肠Dmax、脊髓Dmax和膀胱D50%的PBC算法模型比AAA算法模型偏小(P均<0.05),而股骨头D5%差异无统计学意义(P>0.05)。因此，从保护OARs的角度看，PBC算法整体上要优于AAA算法。见表2。

2.32种计划对PTW二维剂量验证系统的影响AAA和PBC算法的γ通过率都在95%以上，均满足临床治疗。对整个计划而言，AAA算法的γ通过率稍高于PBC算法，但差异无统计学意义(P>0.05)，但就单个射野而言，51°、102°、204°、255°和306°射野条件下的γ通过率差异有统计学意义(P均<0.05)。见表3。

表1 不同剂量算法的靶区评估参数比较

表3 不同算法的γ通过率差异比较

3 讨论

PBC算法是利用快速傅立叶变换和卷积技术，该模型理论上是基于0野条件下的无穷小尺寸的笔形射线束，而计算笔形射束的最精确方法是蒙特卡洛方法。但在实际临床中获得的笔形束是有限尺寸的，在多数情况下，PBC可以很好满足临床剂量计算的精度要求，但该算法对于散射线穿过2种密度不同的组织时的二次建成效应却不能准确地体现[10]。AAA算法是三维笔形束卷积叠加算法，其模型考虑了原射线、电子线污染以及准直器散射的修正，理论上更接近于实际测量值[11]。

目前，国内外关于AAA和PBC等2种算法对肺癌、食管癌、鼻咽癌、乳腺癌放疗的剂量学差异研究比较多，其共同点在于这些肿瘤都处于组织密度跌落较大的区域。而本研究选取直肠癌作为研究对象，其肿瘤及其周围的密度较均匀，可以减少AAA算法，在处理组织密度不均匀修正的优势，从而更加细致比较分析2种算法的剂量学差异。

本研究结果显示2种算法模型下，都能满足临床要求，但两者对靶区和OARs的差异影响是比较明显的。对CTV和PTV而言，AAA算法模型下的D2%、D5%、D50%、D95%、D98%、Dmean较PBC模型更高(P均<0.05)，且CTV的剂量适形度指数和PTV的剂量均匀性指数更好(P均<0.05)，更有利于肿瘤的治疗。但从保护OARs的角度而言，PBC算法模型条件下的小肠Dmax、脊髓Dmax和膀胱D50%较AAA算法模型更低(P均<0.05)，因此PBC算法更能保护OARs，减少放疗不良反应[12]。从PTW 729二维剂量验证结果来看，2种不同算法的验证计划整体上差异无统计学意义(P>0.05)。并且，利用PTW 729进行IMRT剂量验证时是将全部射野归到0°，其验证过程忽略了治疗床、叶片到位精度等因素的影响，从而与实际治疗情况相比可能存在一定的偏差[13]。因此，利用PTW 729剂量验证系统来验证采用2种算法的计划只能定性判断该放疗计划是否达到质量控制的要求，却不能评价2种算法的优劣。