【作 者】吴宜灿，曹瑞芬，胡丽琴，龙鹏程，贾婧，郑华庆，宋钢，宋婧，何桃，程梦云，汪冬，汪晖，江河，赵锦波，

王永亮， 金雏凤，FDS 团队

中国科学院核能安全技术研究所，中子输运理论与辐射安全重点实验室，合肥市， 230031

0 引言

放射治疗的根本目的是最大限度地杀灭肿瘤细胞的同时，有效地保护周围重要器官和其它正常组织。放射治疗计划系统（Treatment Planning System，TPS）是放疗医生/物理师制作放疗计划的软件平台。随着放疗技术的发展，TPS的作用越来越强大，成为精准放射治疗的灵魂。调强放射治疗一般要求通过TPS优化得到每个照射野的强度分布，从而保证肿瘤靶区获得相对均匀的高剂量，并避免周围正常组织落入高剂量区。调强放疗的出现给放射治疗的发展带来了革命性的进步，已成为放疗技术的主流。随着技术的发展，在调强放射治疗的基础上出现了图像引导放射治疗和剂量引导放射治疗等，但这些新的放疗技术的出现对TPS没有带来本质变化，因此支持动态调强放射治疗的TPS是实现精准放射治疗的根本。

以发展具有中国自主知识产权和先进技术水平的精准放射治疗系统为目标，中国科学院核能安全技术研究所FDS团队长期对精准放射治疗关键物理与技术进行研究，提出和发展了快速精准剂量计算、逆向计划多目标优化、精准智能定位与摆位、实时剂量反演与验证等一系列放射治疗关键核心方法，发展了具有自主知识产权的精准放射治疗系列产品麒麟刀KylinRay（原名为精准放射治疗计划与质量保证系统ARTS）[1-10]，包括KylinRay-IMRT/IGRT/DGRT等，为临床提供系列产品解决方案。本文对其中动态调强放疗计划系统KylinRay-IMRT进行介绍。

1 系统设计及主要功能

KylinRay-IMRT系统主要界面如图1所示，整个系统的目的是为放疗医生/物理师提供方便快速的计划制定平台，因此三维适形放疗计划及逆向调强放疗计划设计是整个系统主要功能，而在计划设计过程中需要调用剂量计算来模拟计划实施后病人体内剂量分布，调强计划的设计必须依赖逆向优化，因此剂量计算和逆向优化是整个系统的计算核心。系统采用模块化的设计，尽量使各个模块之间的耦合度达到最小，降低软件开发的风险，增加整个软件的兼容性及可扩展性。整个系统的功能模块包括病人数据管理、影像配准与融合、影像勾画、三维适形计划设计、逆向调强计划设计、三维重建及可视化、计划评估、报告输出。系统的模块组成如图2所示。

图1 KylinRay-IMRT 界面图Fig.1 User interface of KylinRay-IMRT

图2 KylinRay-IMRT 模块关系图Fig.2 Module architecture of KylinRay-IMRT

病人数据管理模块包括病人影像数据（如CT/MRI/PET等）按照Dicom3.0/Dicom-RT导入导出，病人数据管理与用户管理的导入导出与商用TPS完全兼容。图像配准融合模块提供了多种形式的配准技术，包括手动配准、基于标记点的配准、自动配准等。影像勾画模块基于病人配准融合后的图像完成肿瘤靶区、危及器官的勾画；提供脊髓、眼睛、肺、脊髓、肝脏、肾脏等多种器官的自动识别与提取；另外，提供了包括推轮、铅笔、橡皮擦等多种手动勾画工具。三维重建及可视化将肿瘤靶区、各危及器官、射野及附件、剂量分布等多种信息叠加动态显示。计划模拟显示支持计划实施全过程的仿真及碰撞检测。三维适形计划设计模块支持多叶光栅、挡铅等多种附件三维适形计划设计，提供了多种剂量计算引擎模拟计算病人体内剂量分布结果。逆向调强计划设计模块支持多叶光栅静态/动态模式调强计划设计以及容积调强计划的设计。计划评估与比较模块不仅支持积分/微分DVH、多个器官同屏显示和组合器官的DVH计算等，还可以进行多计划DVH、等剂量线和点剂量等多种方式的比较。报告输出模块根据临床医生的要求及习惯输出治疗计划信息供医生查看及确认。

2 关键技术与方法

2.1 剂量计算

剂量计算是TPS的核心，在计算体内三维剂量分布或感兴趣点剂量及逆向计划优化中都需要使用剂量计算，因此剂量计算的速度及精度是决定一个TPS先进与否的关键因素[11-12]。常见剂量计算方法分为解析方法和蒙特卡罗方法两类。解析方法具有速度快的优势，但是在非均匀区域会出现较大误差；蒙特卡罗方法可在所有区域得到较高精度的计算结果，但是其计算时间过长，无法满足临床使用的要求。针对临床上计划设计阶段对速度及精度的不同要求，KylinRay-IMRT发展了基于蒙特卡罗的快速笔形束剂量计算方法[13-16]、蒙特卡罗及解析耦合方法以及超级蒙特卡罗剂量计算引擎SuperMC（Super Monte Carlo Simulation Program for Nuclear and Radiation Process）。SuperMC是一款具有完全自主知识产权的超级蒙卡核模拟软件系统，可应用于医学物理、核反应堆物理等领域[17-18]。

其中，蒙特卡罗及解析耦合方法将自主研发的解析方法和蒙特卡罗剂量计算引擎进行耦合实现快速精准的剂量计算。KylinRay-IMRT中耦合剂量计算并不是将解析剂量计算和蒙特卡罗剂量计算进行简单的耦合，而是考虑了高精度区域外产生的次级电子和散射光子进入高精度区域带来的影响。为了解决这一影响所带来的精度问题，提出了过渡层的概念，即把高精度区域外对高精度区域产生影响的区域划分为过渡层，将其与高精度区域一起使用蒙特卡罗方法进行剂量计算，而过渡层本身的剂量则和其它区域一起由解析剂量计算方法给出。过渡层厚度对蒙卡计算时间和精度影响明显，如果过渡层过厚，虽然可以保证高精度区域的计算精度，但是相较于全空间的蒙卡模拟，计算时间的减少却不是很明显；如果过渡层厚度过小，虽然可以明显减少计算时间，但是高精度区域的计算精度却不能够得到保证。本系统将改进剂量分布阵列法和次级电子射程法用于计算过渡层的厚度。

2.2 逆向计划优化

逆向计划是调强放射治疗应用的基础，逆向计划根据医生的治疗要求，通过逆向优化算法自动找出符合要求的最佳治疗方案。目前，KylinRay-IMRT发展了基于改进的共轭梯度法的快速强度分布优化[19-21]、基于最短路径及共轭梯度法的直接子野优化[22-25]、基于共轭梯度及蚁群算法混合的射野方向优化[26]。除此之外，KylinRay-IMRT还发展了旋转调强优化、逆向优化和多目标优化等技术，为调强放射治疗实施提供先进优化技术。

KylinRay-IMRT将临床上对靶区、各危及器官的要求及设置转化为多个目标及约束，建立了直接子野多目标优化的多层次模型，采用基于松弛变量的共轭梯度法来解决此问题。该模型第一层次通过对原问题进行松弛化处理，得到确定的目标函数重要性因子；在第二层次中通过耦合基于确定性方法搜索的权重因子和基于共轭梯度法的单目标优化方法，优化得到pareto解集[22]。

旋转调强是目前发展最先进的治疗技术，但是旋转调强优化由于涉及到参数众多，优化时间长，很难得到最优的治疗方案。本系统通过对整个旋转治疗的空间进行精细划分后，首先借助强度分布优化方法初始化每个方向的子野形状和权重，以得到好的初始子野提高后续优化的收敛速度；然后采用把子野形状和子野权重分开优化的思路，基于扰动优化子野形状，采用共轭梯度法优化子野权重。通过多次迭代得到最优的子野权重和子野形状。

3 系统测试及结果

采用临床上头颈部、胸腹部、多靶区等不同部位、不同类型的病例及AAPM报告中的系列例题，对KylinRay-IMRT进行了体系化测试，按照YY 0637标准进行了安全性测试，按照国家标准YY/T 0889—2013《调强放射治疗计划系统性能和试验方法》[27]对KylinRay-IMRT进行系统性能测试。

3.1 材料及方法

使用AAPM TG119号技术报告中的数据包的解剖结构数据，按照YY/T 0889—2013标准中的要求进行射野及剂量目标的设置，做出满足剂量目标要求的治疗方案并将此方案加载到扫描后的水模体CT数据上，并进行剂量计算，将计算结果与测量结果进行点剂量、面剂量的比较。采用配置28对多叶光栅的新华600D 6 MeV直线加速器进行治疗计划的实施，飞利浦16排CT扫描水模体，采用30 cm×30 cm×15 cm固体水进行计划实施后的剂量测量验证；采用PTW31010型0.125 cm3指形电离室，PTW-MULTIDOS剂量仪进行点剂量测量；采用PTW（Array729型号）二维电离室Gafchromic 测量面剂量，采用PTW Verisoft 5.1软件分析单野面剂量；采用EBT3免冲洗胶片测量复合野面剂量，Epson 11000XL扫描仪扫描剂量胶片，采用f i lmQA pro 3.0胶片分析软件进行面剂量分析。准确性计算方法严格按照YY/T 0889—2013标准执行。

3.2 结果及分析

使用KylinRay-IMRT对测试例题进行调强计划的制定，其中射野设置及剂量目标要求按照标准的要求进行设置。对于所有测试例题，包括多靶区、前列腺肿瘤、头颈肿瘤、C形靶区（简单）、C形靶区（困难）， 计划剂量目标全部满足标准要求。点剂量电离室测量结果和复合野剂量分布胶片测量结果如表1和表2所示，由剂量计算和测量结果对比表明，剂量目标除了C型困难例题中D95不能完全满足外，其他均能满足。这是因为C型困难例题中靶区与危及器官离得太近，很难在找到保证靶区高剂量的同时，危及器官剂量很低，即便是目前用得较多的国际商用系统Raystaion也无法满足[28]。点剂量电离室测量结果显示全部计划的总误差为小于3.6%满足标准中4.5%的要求；单野剂量分布PTW729二维电离室测量结果显示γ通过率大于94%，满足标准中大于93%的要求；复合野剂量分布胶片测量结果显示γ通过率大于90.0%，满足标准中大于88%的要求。因此，通过测试可以看出KylinRay-IMRT剂量分布准确性及优化逆向优化性能完全符合YY/T 0889—2013的要求。

4 结束语

在前期对精准放射治疗关键技术深入研究基础上，以发展满足临床要求调强放疗计划系统为目标，设计并实现动态调强放射治疗计划系统，功能涵盖调强放疗临床需要的功能。核心剂量计算采用自主研发的剂量计算方法；逆向优化不仅涵盖临床常用的优化技术，还提供多目标优化方法。最后采用国家调强放疗计划系统标准对系统进行性能测试，测试结果表明计算性能满足标准。因此，KylinRay-IMRT无论从功能上还是性能上均能满足临床要求。

表1 点剂量电离室测量结果Tab.1 Ionization chamber measurement results of point dose

表2 复合野剂量分布胶片测量结果Tab.2 The results of composite fi eld dose distribution

精准放射治疗的根本就是要实现精准计划、精准定位、精准验证及实施。KylinRay-IMRT是KylinRay中精准计划设计平台。针对精准定位，发展了基于X射线影像及红外的图像引导肿瘤定位跟踪系统KylinRay-IGRT，可以进行病人治疗前的精确定位及治疗过程中实时跟踪肿瘤运动；为保证病人所受剂量与计划剂量一致性，发展了基于病人体外测量信息快速反演重建病人体内剂量分布的剂量反演方法，并研发了剂量引导实时验证系统KylinRay-DGRT。此外，正在研发自主知识产权的国内首套质子调强放疗计划系统，其它更先进的技术在继续研究中，比如基于多模式引导的自适应放疗技术、旋转调强中的蒙卡验证等。

[1] Wu Y C, Song G, Cao R F, et al. Development of accurate/advanced radiotherapy treatment planning and quality assurance system (ARTS)[J]. Chin Phys C, 2008, 32(Suppl. II):177-182.

[2] 吴宜灿, 李国丽, 陶声祥, 等. 精准放射治疗计划系统ARTS的研究与发展[J].中国医学物理学杂志, 2005, 22(6): 683-690.

[3] Cao R F, Wu Y C, Pei X, et al. Multi-objective optimization of inverse planning for accurate radiotherapy[J]. Chin Phys C, 2011,35: 313-317.

[4] 曹瑞芬, 李国丽, 宋钢, 等. 用于逆向放疗计划多目标优化的改进快速非支配排序遗传算法ANSGA-II[J].中华放射医学与防护杂志, 2007, 27(5): 467-470.

[5] Lin H, Wu Y, Chen Y. ‘A fi nite size pencil beam for IMRT dose optimization’- a simpler analytical function for the finite size pencil beam kernel[J]. Phys Med Biol, 2006, 51:13-15.

[6] Jia J, Xu G, Pei X, et al. Accuracy and efficiency of an infrared based positioning and tracking system for patient set-up and monitoring in image guided radiotherapy[J]. Infrared Phys Tech,2015, 69: 26-31.

[7] 任强, 王玉, 曹瑞芬, 等. 基于非晶硅电子射野影像装置的精确剂量刻度方法[J]. 中国医学物理学杂志, 2015, 32(1): 38-47.

[8] Tao S X, Wu A D, Wu Y C. Patient set-up in radiotherapy with video-based positioning system[J]. Clin Oncol-UK, 2006, 18 (4):363-366.

[9] 李佳, 龙鹏程, 罗月童, 等. 精准放射治疗计划系统中快速三维重建方法的研究与应用[J]. 核技术, 2009, 33(1): 69-71.

[10] 黄善清, 龙鹏程, 李佳, 等. 基于ITK与VTK的配准融合方法的研究与应用[J]. 计算机应用, 2010, 30(Suppl.1):140-142.

[11] 胡逸民. 肿瘤放射物理学[M]. 北京: 原子能出版社, 1999.

[12] Storchi P, Woudstra E. Calculation of the absorbed dose distribution due to irregularly shaped photon beams using pencil beam kernels derived from basic beam data[J]. Phys Med Biol, 1996, 41: 637–656.

[13] 李贵. 精准放射治疗中能谱与电子剂量场反演研究[D]. 合肥：中国科学院合肥物质科学研究院, 2008.

[14] Batho H F. Lung correction in cobalt 60 beam therapy[J]. J Can Assoc Radiol, 1964, 15: 79-83.

[15] 宋钢, 李国丽, 吴爱东, 等. 基于混合Batho修正的RBM剂量计算方法在仿真头模实验中的剂量学验证[J]. 原子核物理评论,2006, 23(2): 246-249.

[16] Zheng H Q, Sun G Y, Li G, et al. Photon dose calculation method based on Monte Carlo finite-size pencil beam model in accurate radiotherapy[J]. Commun Comput Phys, 2013, 14(5):1415-1422.

[17] Wu Y C, Song J, Zheng H Q, et al. CAD-based Monte Carlo program for integrated simulation of nuclear system SuperMC[J].Ann Nucl Energy, 2015, 82:161-168.

[18] Wu Y C, FDS Team. CAD-based interface programs for fusion neutron transport simulation[J]. Fusion Eng Des, 2009, 84:1987-1992.

[19] 曹瑞芬. 逆向调强放疗计划系统设计及其优化方法研究[D]. 合肥：中国科学院合肥物质科学研究院, 2009.

[20] 曹瑞芬, 裴曦, 郑华庆, 等. 基于共轭梯度法的调强放疗射束强度分布优化[J]. 原子核物理评论, 2010, 27(2): 212-217.

[21] 裴曦, 曹瑞芬, 景佳, 等. 调强放射治疗子野权重优化方法研究[J]. 原子核物理评论, 2011, 28(1):103-108.

[22] 王捷. 调强放射治疗中多目标优化方法研究[D]. 合肥：中国科学院合肥物质科学研究院, 2015.

[23] 王捷, 曹瑞芬, 裴曦, 等. 一种快速调强放射治疗直接子野优化方法[J]. 中国医学物理学杂志, 2015, 32(1): 4-7.

[24] Wang J, Pei X, Cao R F, et al. A multiphase direct aperture optimization for inverse planning in radiotherapy[J]. Nucl Sci Tech,2015, 26: 010502.

[25] Cao R F, Pei X, Zheng H Q, et al. Direct aperture optimization based on genetic algorithm and conjugate gradient in intensity modulated radiation therapy[J]. Chin Med J-Peking, 2014, 127(23):4152-4153.

[26] Pei X, Cao R F, Liu H, et al. Beam orientation optimization using ant colony optimization in intensity modulated radiation therapy[J].PWASET, 2011, 80: 661-664.

[27] 国家食品药品监督管理总局. YY/T 0889—2013 调强放射治疗计划系统性能和试验方法[S].

[28] 吴钦宏, 张新, 杨小辉, 等.《调强放射治疗计划系统性能和试验方法》的个案研究[J]. 中华放射肿瘤学杂志, 2013, 22(5): 415-418.