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前列腺癌患者调强放疗计划中不同算法计算结果分析
目的 分析前列腺癌患者调强放疗计划设计时PBC和AAA算法计算得到的剂量学参数差异.方法 对13例术后接受调强放射治疗的前列腺癌患者进行调强放疗计划设计时,分别用Eclipse Version 8.10治疗计划系统提供的PBC和AAA算法进行剂量计算并用二维电离室矩阵进行验证测量,比较两种算法获得的HI、CI、PTVDP、PTVmean、直肠和膀胱V50等参数差异,并将二维电离室矩阵测量的剂量分布与两种算法的计算结果分别进行比较获得γ通过率、单次照射时的DDmax及DDmean等参数差异.结果 两种算法得到的靶区HI、CI、PTVDP、PTVmean平均相差分别为0.003、0.004、2.2％、10 cGy,直肠和膀胱V50值平均差异分别为0.3％和1.3％.γ通过率、DDmax及DDmean平均差异分别为0.9％、1.2％ (2.4 cGy)和0.85％(1.7 cGy).两种算法所获得的剂量学参数差异不大.结论 对前列腺癌患者进行调强放疗计划设计时,PBC和AAA两种算法均可使用.
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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
目的 比较VARIAN Eclipse计划系统中笔形束卷积(PBC)和各向异性(AAA)算法在直肠癌调强放疗(IMAT)中的剂量学差异,并进行剂量验证.方法 随机选取20例直肠癌放疗患者,并在VARIAN E-clipse系统中分别采用PBC算法和AAA算法设计IMRT治疗计划,并利用PTW 729二维剂量验证系统成相应的验证计划,比较靶区及危及器官(OARs)的剂量学参数差异.结果 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.对临床靶区(CTV)和计划靶区(PTV)而言,AAA算法模型下的D2％、D 5％、D 50％、D 95％、D 98％、D mean较PBC算法模型更高(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);从保护OARs的角度而言,PBC算法模型条件下的小肠D max、脊髓D max和膀胱D 50％较AAA算法模型更低(P均<0.05);剂量验证中,对整个计划而言,2种算法模型下的γ通过率均能达到95％,都能达满足临床要求(P>0.05).结论 对于基于Eclipse系统的直肠癌IMRT计划而言,AAA算法整体上能获得更好的靶区剂量分布,更有利于肿瘤的治疗,但PBC算法却更能保护OARs,降低放疗不良反应.
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AAA算法和PBC算法在鼻咽癌调强放疗中剂量分布的比较
目的:比较瓦里安Eclipse治疗计划系统中AAA算法和PBC算法在鼻咽癌调强放疗中靶区的剂量分布和危及器官受照剂量的差别.方法:选择我科治疗的鼻咽癌患者10例,分别采用Eclipse(7.6版本)治疗计划系统中AAA算法和PBC算法进行调强优化,优化条件相同,计算剂量分布.分析并比较10例患者的靶区、危及器官的受照剂量.结果:发现PBC算法和AAA算法对靶区剂量(PTV)影响不大,对脑干、晶体、视神经、脊髓四种危及器官的影响中,晶体的剂量差别较大,其次为视神经.结论:分析晶体受照剂量差别大的主要原因是晶体的受照剂量主要来自光栅运动中散射,AAA算法对散射的修正比PBC算法更为精确,所以在鼻咽癌调强治疗计划中AAA算法更为精确.
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PBC算法与AAA算法在肺癌调强放疗中的剂量学比较
目的:分析、比较笔形束卷积算法(PBC)和各向异性解析算法(AAA)在非小细胞肺癌(NSCLC)调强放疗计划设计中的剂量学差异.方法:随机选择7例NSCLC患者,采用Eclipse version 7.3.10计划系统提供的PBC算法和AAA算法对每例NSCLC进行IMRT的计划设计,比较靶区及危及器官的剂量分布、DVH等指标.结果:两种算法获得治疗计划的靶区剂量均匀性和适形度均无明显差别,食管、心脏、脊髓等危及器官的受量也基本相同.结论:对于NSCLC,剂量计算应采用受呼吸时相影响更小的AAA算法.
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不同算法所得IMRT计划的剂量学验证评估
目的:评估分别采用AAA(Analytic Anisotropic Algorithm)算法和PBC(Pencil Beam Convolution)算法所制订的IMRT计划在质量学验证方面的差异.方法:选取20例肺部肿瘤患者,对每个病例分别用AAA和PBC两种算法进行剂量计算得到2个IMRT计划,将病人的IMRT计划移植至模体生成QA(quality assurance)计划,使用Mapcheck工具对QA计划分别进行剂量学验证,并对结果进行比较和分析.结果:采用AAA算法进行肺部肿痛的剂量运算时,其所得到的治疗计划在剂量验证的结果方面要明显优于PBC算法所得到的治疗计划,值得注意的是,在其中进一步选取7例靶区位置和形态较为复杂的病例,出现以上结果的现象会更加明显.结论:从剂量学验证的角度来看,对于类似于肺部肿瘤这种靶区周围存在明显密度差异的肿瘤,在选取IMRT计划中剂量运算法则时,AAA算法剂量学验证的γ通过率更高,运算更加准确,尤其是如果靶区较为复杂时,这种表现更加显著.
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肺部肿瘤IMRT计划制订过程中不同算法的评估
目的:评估AAA算法和PBC算法在肺部肿瘤IMRT计划制订过程中的差异.方法:选取20例肺部肿瘤患者,随机地分配给不同的放疗科医师和物理师进行相关器官的轮廓勾画和IMRT计划制定.对每个病例分别用AAA和PBC两种算法进行剂量计算,并对同一病例所得到的2种IMRT计划进行评估和比较,分析对于不同形态和位置的肺部肿瘤,两种算法的特点和不足.结果:AAA算法在进行复杂结构类型肿瘤的剂量运算时,速度要明显优于PBC算法;同时,AAA算法往往会在高密度体积内得到偏高的吸收剂量,而在低密度体积内得到偏低的吸收剂量,造成AAA算法有时会对位于低密度组织内的肿瘤吸收剂量低于处方剂量,并且提高了位于高密度组织内的正常器官的吸收剂量.结论:在肺部肿瘤IMRT计划制订过程中必须综合考虑肿瘤形态和位置的不同,有根据地选取AAA或者PBC算法来完成计划的制定.
