静态调强计划参数对放疗Gamma通过率的影响

2021-12-21 14:08黄洋洋刘宗文杨军董胜楠田玉龙
河南医学研究 2021年35期
关键词:通过率靶区回归方程

黄洋洋,刘宗文,杨军,董胜楠,田玉龙

(1.郑州大学第二附属医院 放疗科,河南 郑州 450014;2.郑州大学第三附属医院 设备科,河南 郑州 450052;3.复旦大学华山医院 放疗科,上海 200040;4.郑州大学第五附属医院 放疗科,河南 郑州 450052)

放射治疗是一个复杂的过程,其中有许多因素会影响计划的Gamma通过率[1-2]。本文重点研究静态调强(static intensity modulated radiation therapy,sIMRT)计划参数中的子野数和总跳数(monitor units,MUs)等对Gamma通过率的影响[3]。在sIMRT计划设计过程中,不同数量的主射野会产生不同数量的子野数和MUs[4];不同的子野分割强度也会产生不同数量的子野数和MUs[5];不同的准直器角度也会导致多叶光栅修饰靶区的能力发生变化,从而改变子野数和MUs[6]。不同的子野数和MUs也会对sIMRT计划的Gamma通过率产生影响。本文通过建立起Gamma通过率与子野数和MUs的回归方程,采用定量分析方法,为实际工作中Gamma通过率的采集提供对照和参考。

1 材料与方法

1.1 实验设备本研究所用加速器为瑞典Elekta公司Synergy型加速器,该型设备共有40对多叶光栅,每片光栅在加速器等中心平面投影宽度为1 cm。本研究使用sIMRT技术。每次实验前,对加速器硬件做质控,以保证其工作在最佳状态。计划系统(Treatment Planning System,TPS)为CMS公司XiO 5.0。剂量验证工具为IBA公司OmniPro I’mRT软件和二维矩阵MatriXX。

1.2 患者资料和定位回顾性选取郑州大学第二附属医院放疗科2019—2020年10例鼻咽癌放疗患者、14例肺癌放疗患者和20例直肠癌术后放疗患者,分期使用AJCC TNM分期标准[7]。鼻咽癌患者T2N1M0、T3N2M0、T3N2M1期患者分别为5、2和3例;患者年龄17~66岁;男7例,女3例。鼻咽癌靶区周围危及器官有脑干、脊髓、左右视神经、视交叉、垂体、左右晶体、左右眼球、左右颞叶、左右颞颌关节、左右腮腺、左右下颌骨、左右甲状腺、气管和喉等。肺癌患者T1N1M0期4例,T2N1M0期6例,T3N1M0期3例,T3N2M0期1例;患者年龄33~70岁;男11例,女3例。肺癌靶区周围危及器官有双肺、脊髓、心脏、食管和气管等。直肠癌术后患者T2N0M0期8例,T3N1M0期7例,T4N2M0期5例;患者年龄30~75岁;男12例,女8例。直肠癌靶区周围危及器官有马尾、膀胱、小肠和左右股骨头等。CT定位时3种疾病体位都是仰卧位,分别使用头颈肩热塑膜和体部热塑膜。鼻咽癌CT扫描层厚为3.0 mm,肺癌和直肠癌CT扫描层厚为5.0 mm。CT图像经局域网传输至TPS。

1.3 sIMRT计划设计为了控制实验过程中的变量,将鼻咽癌计划、肺癌计划和直肠癌计划全部重新设计1次,靶区设置为计划靶区,单次放疗剂量设为200 cGy,并且所有计划统一要求95%的靶区体积≥处方剂量。

鼻咽癌sIMRT计划设计为9野均分,射野角度从0°开始;肺癌sIMRT计划设计4~5个射野,射野方向大致从纵膈照射到靶区。直肠癌sIMRT计划设计为5野均分,射野角度也从0°开始。每组sIMRT计划的逆向条件和子野分割方式等计划设计条件一致[8-9]。TPS具体设置为:剂量计算网格大小为3 mm×3 mm×3 mm,子野收敛强度为8,最小子野跳数为5 MU,最小子野边长为2.0 cm。所有计划都使用6 MV X射线。

1.4 采集sIMRT计划参数和Gamma通过率利用TPS采集每个sIMRT计划的主射野数、子野数和MUs等参数。Gamma通过率采集参数依据美国医学物理学家协会第119工作组报告,其标准设置为剂量差异3.0%,距离符合度3.0 mm,排除整个测量平面上低于中心参考点处10%阈值的数据[10]。MatriXX采集数据前所有主射野角度归零,Gamma通过率≥95.0%被认为剂量传递准确[11]。3组sIMRT计划的Gamma通过率采集工作在加速器质控后1周内完成,以确保实验过程中变量尽可能少。

1.5 统计学方法采用IBM公司SPSS 23.0软件,对TPS上读出的3组sIMRT计划的子野数、MUs,二维矩阵MatriXX测得的3组计划Gamma通过率数据分别做Shapiro-Wilk检验,将符合正态分布的数据做两两独立样本t检验,P<0.05为差异有统计学意义。把3组Gamma通过率数据汇集在一起,将子野数和MUs这2个自变量因素与Gamma通过率的关系做Pearson相关系数分析,然后将相关的因素纳入线性回归模型,定量分析Gamma通过率与子野数、MUs之间的线性关系。

2 结果

2.1 sIMRT计划参数和Gamma通过率从表1可知,鼻咽癌sIMRT计划的子野数[(117.50±12.74)个]和MUs[(860.59±91.61)MU]比其他两组对应的参数都大,Gamma通过率[(96.00±0.55)%]却是3组中最小的;肺癌的子野数[(42.71±11.37)个]和MUs[(491.10±124.68)MU]是3组sIMRT计划中最小的,Gamma通过率[(98.75±0.91)%]却是3组中最大的。3组sIMRT计划子野数、MUs和Gamma通过率比较,差异有统计学意义(P<0.05)。见表1。

表1 3组sIMRT计划参数和Gamma通过率的比较

2.2 Gamma通过率与子野数和MUs的关系本研究从线性、独立性、正态性和方差齐性4个方面建立Gamma通过率与子野数和MUs这2个因素的多重线性回归模型。将Gamma通过率设为Y,为因变量;自变量包括子野数和MUs,分别设为X1和X2。本研究样本数为44。应用Shapiro-Wilk检验分析全部sIMRT计划的Gamma通过率正态分布情况,检验结果P=0.063>0.05,说明全部Gamma通过率数值符合正态分布。对全部sIMRT计划Gamma通过率与其对应的子野数和MUs这2个因素分别做散点图和Pearson相关系数分析,以确定因变量和自变量的线性。从图1可以看出Gamma通过率分别与子野数和MUs之间有线性关系。除了散点图以外,再做Pearson相关系数分析并进行假设检验。Gamma通过率与子野数和MUs之间的相关系数分别为-0.896和-0.887,对相关系数进行假设检验的结果都为P<0.001,表明在总体上Gamma通过率与子野数和MUs之间具有直线相关关系;同时,2个相关系数都是负的,表明如果子野数和MUs增加,Gamma通过率就会下降;相关系数分别为-0.896和-0.887,数值都很接近-1,这表示Gamma通过率与子野数和MUs之间都有很强的相关性。

图1 Gamma通过率与子野数和MUs的散点图

对2个自变量做共线性识别和共线性诊断。共线性识别中,三维特征值为0.107,表示2个自变量之间无共线性;三维条件指数为17.787,也表示2个自变量之间无共线性。综合以上2个指标,可以认为2个自变量之间无共线性问题。

对3组sIMRT计划的Gamma通过率与子野数和MUs做多重线性回归分析,自变量筛选方法为逐步法。模型总结显示拟合的2个模型决定系数的改变情况,模型2的复相关系数R为0.912,决定系数R2为0.832,调整决定系数为0.824,估计值的标准误差为0.561 25。ANVOA分析结果为F=101.421,P<0.001,可以认为Y与X1和X2之间有线性关系。从表2 模型2结果得出多重线性回归方程为:Y=101.126-0.021X1-0.003X2。由多重线性回归方程可知,Gamma通过率由子野数和MUs共同决定,在其他自变量不变的情况下,子野数越多,Gamma通过率越低;MUs越多,Gamma通过率也越低。

表2 多重线性回归分析结果

3 讨论

sIMRT计划包括治疗部位、主射野数、子野数、MUs等因素,这些因素在不同程度上都会影响放疗计划的Gamma通过率。有研究认为sIMRT计划的多种参数中子野数和MUs最重要[12]。还有研究认为只需要MUs就可以表达出放疗计划的复杂性[13]。基于此,本研究探讨了Gamma通过率与子野数和MUs之间的关系,并且建立起Gamma通过率与子野数和MUs之间的多重线性回归方程。通过以上分析,期待寻找到提高sIMRT计划Gamma通过率的方法。

sIMRT计划的子野数和MUs会影响剂量投射的准确性。一般使用Gamma通过率来描述剂量投射的准确性。王凯等[14]通过比较前列腺癌调强放疗剂量验证的结果,发现子野数越少,Gamma通过率越高。李成强等[15]随机选取211例已验证过的VMAT计划,采用配对t检验分析计划与测量剂量分布的Gamma通过率差异,结果发现子野数和MUs是影响VMAT计划Gamma通过率的主要因素。吴仕章等[16]回顾性分析了924例患者的IMRT计划Gamma通过率与病变部位、MUs,采集剂量最大面积之间的关系,发现鼻咽癌Gamma通过率在统计所有部位中平均通过率最低,可能是因为鼻咽癌计划射野较多且优化后MUs较大。

本研究中,鼻咽癌sIMRT计划的子野数和MUs在3组中最大,Gamma通过率却最小,且差异有统计学意义;肺癌的子野数和MUs在3组sIMRT计划中最小,Gamma通过率却最大,且差异有统计学意义。通过以上分析可知,减少子野数和MUs可以提高sIMRT计划的Gamma通过率,提高剂量传递的准确度。建议在以后的工作中,在保证计划质量的前提下,减少放疗计划所包含的子野数和MUs。

有研究发现,在sIMRT计划中,Gamma通过率与计划参数之间存在某种线性关系[17]。基于此,本研究也同时建立了Gamma通过率与子野数和MUs的多重线性回归方程。分析回归方程可知,子野数和MUs前都为负号,表现出Gamma通过率随着子野数和MUs的增加而减少的规律;子野数的系数绝对值是MUs的7倍,说明子野数的变化对Gamma通过率的影响要远大于MUs。事实上,MUs是依附于子野的,一般来说,子野数越多,MUs也越多;反过来说,MUs越多,则子野数不一定越多。本回归方程在一定程度上预测了影响sIMRT计划Gamma通过率的相关因素,因此,对于建立Gamma通过率测量基准值和发现加速器潜在故障有重要应用价值[18]。利用回归方程得到的理论Gamma通过率与实际测得的Gamma通过率比较,若差异较大,可能预示着Gamma通过率采集过程有误;若采集过程经反复检查无误,预示着加速器硬件有可能出现偏差。

综上,在sIMRT计划执行过程中,Gamma通过率与子野数、MUs呈负相关。子野数和MUs是影响sIMRT计划Gamma通过率大小的关键因素。

猜你喜欢
通过率靶区回归方程
瓦里安VitalBeam直线加速器Portal Dosimetry验证通过率低故障维修
18F-FDG PET/MR融合图像对宫颈癌大体肿瘤靶区的影响
直肠癌患者术前放射治疗应用Tomo和Monaco计划系统的剂量学差异及Gamma通过率对比
放疗中CT管电流值对放疗胸部患者勾画靶区的影响
立体定向放射治疗计划不同剂量区间三维γ通过率分析
放疗中小机头角度对MLC及多靶区患者正常组织剂量的影响
采用直线回归方程预测桑瘿蚊防治适期
线性回归方程的求解与应用
线性回归方程要点导学
对术后局部复发的食管癌患者进行调强放疗时用内镜下肽夹定位技术勾画其放疗靶区的效果