EPID与Octavius 4D在容积调强剂量验证中的研究

发布时间：2020-04-17 18:58

【摘要】：目的:测量EPID与Octavius 4D在射野大小、剂量率、累积剂量三方面的响应,分析其在头部、胸部、盆腔VMAT计划验证中对不同正负剂量误差通过率的变化,探讨两种设备在剂量响应方面的优越性与其在VMAT计划验证中的优劣势。方法:本实验采用varian ix直线加速器,能量6MV,Octavius 4D中心位置设置在加速器等中心,用电离室测量时,将等大的带电离室插孔的固体水代替729电离室矩阵。EPID测量时SDD=100cm,与电离室对比测量时将电离室有效测量点置于固体水下1cm。(1)分别使用EPID、Octavius 4D与0.6cc电离室在相同位置下进行射野依赖性测量:射野大小为3cm×3cm,5cm×5cm,10cm×10cm,15cm×15cm,20cm×20cm,25m×25cm,28cm×28cm,剂量100MU,记录测量结果,测量三次取平均值,并将所有数据归一到10cm×10cm射野剂量,计算输出因子。剂量累积线性测量:在标准射野条件下(10×10cm~2),机架角与准直器角度为0°,测量不同MU时接收到的剂量大小,剂量范围10MU-600MU。分别使用EPID、Octavius 4D与0.6cc电离室进行测量,测量三次取平均值并记录测量结果。剂量率依赖性测量:EPID与Octavius 4D在设定位置下,加速器输出剂量100MU,剂量率为100MU/min-600MU/min,测量三次取平均值,剂量归一到400MU/min时的测量值。(2)分别用EPID与Octavius 4D对15例头颈部病例、17例胸部病例和13例盆腔病例的QA计划进行剂量验证,其中每个病例的剂量都包含无剂量误差计划和正负剂量误差计划,剂量误差分别为±1%、±2%、±3%、±4%、±5、±7%、±10%。采集数据后用Verisoft和Portal Dosemitry剂量分析软件分别进行γ分析,分析采用3mm,3%标准。再将无剂量误差通过率分别依次与正负剂量误差的通过率按照误差由低到高的顺序进行统计分析,直到结果出现明显差异那一组,定为该设备能分辨的最小剂量误差δ。结果:(1)EPID与0.6cc标准电离室测量结果输出因子均随着照射野增大逐渐增加,在射野小于10cm×10cm时EPID比0.6cc电离室的射野因子减小,在3cm×3cm时从电离室的0.937减小到0.865,在射野大于10cm×10cm时EPID比0.6cc电离室的射野因子增大,在28cm×28cm时从电离室的1.015增大到1.083。Octavius 4D与0.6cc标准电离室测量结果输出因子均随着照射野增大逐渐增加,在小于5cm×5cm时Octavius 4D比0.6cc电离室射野因子减小,在3cm×3cm时由电离室的0.79减小到0.77。(2)EIPD与0.6cc电离室均在累积剂量上基本呈线性关系。在500MU以下两条曲线基本吻合,在500MU至600MU之间,EPID测量结果稍高于电离室,600MU时从电离室的5.985增高至6.064,提高了1.3%。Octavius4D与0.6cc电离室均在累积剂量上基本呈线性关系,100MU至600MU之间两条曲线吻合度很高。(3)EIPD在各剂量率时的响应均在0.6%以内,最小值99.4出现在600mu/min。Octavius 4D100-600mu/min范围内具有良好的剂量率响应。(4)头部病例:Octavius 4D在正剂量误差下可分辨的最小剂量误差为5%(p=0.011)。在负剂量误差下可分辨的最小剂量误差为-1%(P=0.003)。而EPID在正剂量误差下可分辨的最小剂量误差为1%(P=0.003)。在负剂量误差下可分辨的最小剂量误差为-1%(P=0.001)。胸部病例:Octavius 4D在正剂量误差下可分辨的最小剂量误差为1%(P=0.032)。在负剂量误差下可分辨的最小剂量误差为-1%(P=0.001)。而EPID在正剂量误差下可分辨的最小剂量误差为1%(P=0.001)。在负剂量误差下可分辨的最小剂量误差为-1%(P=0.001)。盆腔病例:Octavius 4D在正剂量误差下可分辨的最小剂量误差为3%(P=0.005)。在负剂量误差下可分辨的最小剂量误差为-2%(P=0.002)。而EPID在正剂量误差下可分辨的最小剂量误差为1%(P=0.016)。在负剂量误差下可分辨的最小剂量误差为-1%(P=0.001)。结论:1.EPID在剂量一定的情况下存在明显的射野依赖性,Octavius4D在照射野小于5cm×5cm时的射野依赖性比0.6cc电离室大:2.EPID与Octavius 4D在100MU至600MU之间剂量响应呈线性关系:3.EPID与Octavius 4D在100mu/min-600mu/min范围内拥有良好的剂量率响应:4.在VMAT QA计划剂量验证中EPID对剂量变化的响应相比Octavius 4D敏感。
【图文】：

疗的原理由 Otto[6]提出，他在旋转调强计划优化时采用了直接子野优化算法，使得加速器机架角度、剂量率、多叶光栅等参数在治疗过程中的变化实现了无缝衔接，单弧旋转治疗就可达到治疗目的。同年，Varian 公司采纳了 Otto 的算法并投入了放疗市场，并对加速器控制系统进行了进一步改进，在机架旋转过程中加入了剂量率变化的参数，研制出了带有容积旋转调强功能的 RapidArc 机型。不久 Elekta 公司也相继推出了 VMAT 技术。1.2 容积调强技术特点容积调强通过改变剂量率、MLC 形状和机架旋转角度等多个参数来调节射束强度[7]，其比较传统的 IMRT 固定的照射角度和剂量率调节方式能使肿瘤剂量有更好的适形度，提高了射线利用率，降低了正常组织的受照剂量，减少了治疗时间[10]。如图 1.1。

剂量分布,优化方式

在计划优化过程中每个弧由分布在其上的机架角度定义的控制点组成，，每个控制点定义照射时的机架角度、MLC 形状和 MU 权重，RapidArc 优化器直接优化每个控制点的照射参数[8,9]，由一个点移动到另一个点时，计划系统需要在其中间进行插值，优化过程中默认两个相邻控制点所有的参数是线性的变化。优化目的是获得一个灵活的最优的剂量分布，随着机架角的数量增加，角度采样间距逐渐减小，最终产生相邻机架角度之间的 MLC 连续的形状。优化主要分为 Levels和 Steps 两个步骤，如图 1.2。Levels 优化采用 4 个阶段进行渐进分辨率优化，首先将每个小的 Acr 扇区看成是一个固定照射野，在每个 Arc 段中的控制点产生一个通量，并同时计算所有方向的优化参数，期间所有机器限制参数也会考虑不被违反，如 MLC 位置和大小、照射的连续性、MLC 最大位移，计算每个方向中的各个控制点的剂量贡献，从而使危及器官和靶区的 DVH 一开始就有近似的精确性。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R730.55

【参考文献】