刘晓男,戚文慧,程秀艳,刘晓,李兵,毛荣虎

(郑州大学附属肿瘤医院/河南省肿瘤医院 放疗科,河南 郑州 450008)

治疗计划设计是放射治疗的核心,其通过计划系统模拟患者体内的剂量分布,预测和评估实际治疗中的情况,有助于放射治疗的安全性和有效性,并最大程度地减少对正常组织的影响。医疗人员的经验和技术水平不同,不同级别的医院和不同的物理师(剂量师)针对同一病例设计的放疗计划在质量上存在较大差异。这可能会降低部分患者的肿瘤控制率或增加不必要的正常组织并发症的概率。为了解决这一问题,医生采用“基于经验放疗”或“基于模型放疗”的放疗计划设计方案,利用技术手段提高放疗计划的质量。其中,瓦里安Eclipse V15.5计划系统的Rapidplan模块是一种基于先验知识的机器学习方法,通过提取和分析模型库中靶区和危及器官的空间位置信息以及剂量分布信息预测放疗计划。研究表明,Rapidplan模块在头颈、肺、乳腺、肝、前列腺等部位已初步应用[1-5],并能达到或者超过传统人工设计的计划,降低物理师经验水平等主观因素对计划的影响。国内关于食管癌自动计划的研究较少。本研究使用Rapidplan优化模块建立了胸上段食管癌容积旋转调强放疗计划的训练模型,并利用该模型对另外10例胸上段食管癌患者的容积旋转调强放疗计划进行了测试。通过比较人工制定的放疗计划和经过Rapidplan优化模块自动优化的放疗计划,探索Rapidplan优化模块在胸上段食管癌容积旋转调强放疗计划中的可行性和潜在优势。

1 对象与方法

1.1 研究对象及模型库创建

选择2018年1月至2020年6月在河南省肿瘤医院瓦里安Truebeam加速器上接受容积旋转调强(volumetric modulated arc therapy,VMAT)治疗的50例胸上段食管癌患者作为研究对象。依据国际辐射单位与测量委员会52和62号报告的勾画标准,给予肿瘤计划靶区(planning target volume,PTV)60 Gy/30f的处方,治疗计划均经过严格的审核并执行。创建Eclipse Rapidplan模型数据库,并将50例计划逐一导入。所有计划均为3个全弧VMAT计划,2个弧照射整个靶区,并设置240°～300°和60°～120°不出束,另外1个弧小机头旋转90°只照射锁骨上部分。

1.2 模型训练

在模型库训练过程中,基于病例的危及器官和靶区的空间位置关系以及剂量分布,剂量体积直方图(dose and volume histogram,DVH)预测模型会将靶区和危及器官之间的空间位置关系分割成叶片漏射区、射野外、射野内、射野内和靶区重合等不同区域。在建立各个危及器官的预测模型时,通过提取和计算这些不同区域的体积、DVH和几何预期剂量来完成。模型训练完成后,通过查看各个危及器官(organ-at-risk,OAR)和靶区的模型分析报告,以及一些统计学图表(如回归曲线、残差表曲线)来评估模型库的质量。在统计曲线中,对出现的几何和剂量异常值以及拟合强影响点进行严重程度、原因分析和处理。几何异常值的产生可能与靶区或危及器官的形状、体积是否明显异于其他患者以及肺在呼气末或吸气末的位置等因素有关。剂量异常值的产生可能与对危及器官的限制过于严格或过于松散,以及临床要求与其他病例存在较大差异等因素有关。在对模型库中的离群值进行综合分析和处理后,需要对模型库进行再训练,以达到各个危及器官拟合优度较高的模型。

1.3 模型独立验证测试

随机选取10例未纳入模型训练的胸上段食管癌患者,靶区勾画和处方与模型训练时采用的训练集保持同样的标准,划分为人工计划(traditional manual plan,RG)和经Rapidplan优化的计划(Rapidplan automatic optimization plan,RP)。两组计划的布野条件、射线能量、治疗机器,治疗技术和处方一致。

1.4 计划评估和比较

靶区:满足100%的处方剂量覆盖95%的PTV,通过适形指数(conformity index,CI)和均质性指数(homogeneity index,HI)2个参数进行评价RP计划和RG计划的优劣。CI的计算公式为:

式中:ICI为适形指数,Vt,ref为参考等剂量线面所包绕的靶区体积,Vt为靶区体积,Vref为参考等剂量线面所包绕的体积。CI值范围是 0～1,值越接近1,表示适形度越好。

HI的计算公式为:

式中:IHI为均质性指数,D2为PTV 2%体积接受的剂量,D98为PTV 98%体积接受的剂量,D50为PTV 50%体积接受的剂量。HI越接近于0,均匀性越好。

危及器官:比较RP计划和RG计划的脊髓外扩结构(脊髓外扩0.4 mm)最大点剂量(Dmax),左右肺和总肺的体积剂量指标(V5、V10、V20、平均剂量)和心脏的平均剂量(Dmean)。

1.5 统计学方法

将RP计划和RG计划导入MIM系统中,将两组计划的DVH数据信息导出。将两组计划每个参数的绝对体积剂量转化为相对体积剂量。根据相对体积剂量信息绘制RP计划和RG计划的DVH图。采用SPSS 22.0统计软件,两组数据采用配对t检验的方法,结果用均数±标准差表示,P<0.05表示有统计学差异。

2 结果

2.1 靶区剂量学

RP计划和RG计划均能满足临床要求。与RG计划相比,RP计划靶区的CI提高,HI降低,差异有统计学意义(P<0.05)。两种计划的D2和D50差异无统计学意义(P>0.05),D98的差异有统计学意义(P<0.05)。靶区的具体剂量学指标见表1、图1。

A、B、C为RG计划;D、E、F为RP计划。

表1 RP计划和RG计划的靶区剂量学比较

2.2 危及器官的剂量学

与RP计划相比,RG计划在左肺、右肺、肺总的V5、V10、V20、Dmean和心脏的Dmean差异无统计学意义(P>0.05)。脊髓外扩结构的Dmax差异有统计学意义(P<0.05)。见表2。

表2 RP计划和RG计划的危及器官的剂量学比较

2.3 计划的优化和执行效率

RP计划在优化时调整的次数较少,在第一步和第二步保持优化2次,优化时间平均为(15.3±2.7)min,RG计划在优化时调整次数相对较多,对于靶区和脊髓的Dmax花费更多的时间,平均优化时间为(20.2±3.2)min。两组计划的优化时间差异有统计学意义(P<0.05)。两组计划的MU数差异无统计学意义(P>0.05),执行效率相当。见表3。

表3 RP计划和RG计划的MU数比较

2.4 RP计划与RG计划DVH图

RP计划与RG计划在临床靶区(clinical tumor volume,CTV)、PTV、左肺、右肺、总肺和心脏的剂量体积曲线差异无统计学意义,脊髓外扩结构的Dmax及其高剂量区的体积差异有统计学意义。见图2。两组计划左肺、右肺、总肺和心脏的具体剂量体积指标(V5、V10、V20)差异无统计学意义。见图3。

图2 RP计划和RG计划DVH图

图3 RP计划和RG计划的危及器官具体DVH指标

3 讨论

多个平台上的实验数据表明,基于模型的放疗计划不仅可以帮助物理师及时发现并改进欠佳的计划,还可以实现半自动计划设计,提高工作效率[6-8]。高水平医院可以利用其优质的放疗计划来训练成熟的模型,并将其移植到其他医院的同类型计划系统中[9-10],为后者的治疗提供患者个体化优化参数基准值,从而协助改进计划质量。这样不仅可以缩小医院及物理师之间计划设计质量差异,还可以使更多的患者受益。

本研究的结果显示,RP计划在靶区和其他危及器官受量相当的情况下,降低了脊髓外扩结构的受量。在计划效率方面,RP计划的优化时间更短。原因在于RP计划采用的Rapidplan优化是基于解剖结构和先验知识的AI方法。在优化时提供了模板库给予的OAR预测区间进行参考,而模板库的计划都是经过挑选的优质计划,集中了不同物理师的共同智慧,对危及器官的优化按照区间的下限为目标进行优化,能够避免因为物理师经验不足而导致的计划质量不高,在计划质量相当的情况下,能够更快达到优化目标。

本研究中RP计划的HI稍差于RG计划,主要是因为D2相当的情况下,D98不如RG计划。总结发现,RG计划的Dmax有几例大于110%,而RP计划均小于110%,可能是由于RG计划没有刻意压Dmax导致PTV的D98略好于RP计划。RP计划脊髓外扩结构的Dmax降低,这种现象的原因在于脊髓的剂量限制相对容易实现,物理师在满足要求后没有刻意再去限制其剂量。相比之下,自动计划可以基于最相似病例的函数来对脊髓进行更严格的限制[11],从而更有效降低其受照剂量。心脏和肺的受量两种计划差异无统计学意义,这可能是因为所选研究病例为胸上段食管癌,靶区下界在隆突处,涉及心脏层面较少,未增加计划优化的难度,无论是RP计划还是RG计划都没有以较高权重限制心脏的体积剂量。而左右肺由于两种计划均在左右侧规避60°的弧度进行照射,肺的受照射区域受到同样的限制,且由于靶区较短,规避照射之后肺的限制条件相对容易实现。

Fogliata等[12]研究表明,将Rapidplan应用于肺癌和前列腺癌计划优化时,可降低周围正常组织的受照量,提高临床计划的通过率。Hussein等[13]研究也表明,在优化盆腔放疗计划时,Rapidplan比人工临床计划效果更好。Hansen等[14]将自动计划应用于头颈部肿瘤计划设计,发现在无人工干预的情况下,94%的自动计划质量超过或类似于人工计划。本研究的结果与这些研究类似,即在保证靶区和其他危及器官受量相当的情况下,通过降低脊髓的受照剂量,进一步提高了治疗的安全性和有效性。

本研究中RP计划和RG计划在优化时均采用了一样的规避角度,下一步的研究方向为当RP计划不规避或者少规避一定的弧度数,能否依靠优质计划建立的模板库来实现与规避较大弧度数的RG计划相当的靶区剂量分布和危及器官体积剂量。另外,本研究的研究对象是胸上段食管癌,靶区相对全段食管癌小。全段食管癌的计划难度较大,危及器官相对更难以实现,如能建立优质的模板库实现自动计划,将有更大的临床意义,这也是未来的研究目标。

4 结论

模板库的Rapidplan模块在优化胸上段食管癌VMAT计划时,能够高效完成临床要求。因此,在优化胸上段食管癌VMAT计划时,推荐使用Rapidplan模块自动优化,但在建立模板库的时候,要挑选优质的人工计划来训练模型。