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磁共振引导放疗中射野外电子流效应的初步研究

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中华放射医学与防护杂志 2021年第9期41卷 647-652页

作者：刘红冬丁寿亮阳露王彬李永宝黄晓延中山大学肿瘤防治中心放疗科华南肿瘤学国家重点实验室肿瘤医学协同创新中心广州510060 广州医科大学附属肿瘤医院放疗中心 510095

目的研究1.5 T磁共振引导放疗中的电子流效应(ESE)及其对射野外剂量的影响。方法首先,利用Monaco系统研究了均匀射野(5 cm×5 cm)在规则几何模体外入射端和出射端的空气中ESE。其次,回顾性地选取在常规加速器上接受过放疗的1例喉癌病例... 详细信息

目的研究1.5 T磁共振引导放疗中的电子流效应(ESE)及其对射野外剂量的影响。方法首先,利用Monaco系统研究了均匀射野(5 cm×5 cm)在规则几何模体外入射端和出射端的空气中ESE。其次,回顾性地选取在常规加速器上接受过放疗的1例喉癌病例和1例乳腺癌病例,重新用Unity机器模型在Monaco系统中进行剂量计算,研究磁场下ESE对射野外皮肤剂量的影响。结果在磁场作用下,规则几何模体的入射端和出射端都观察到ESE效应,但出射端ESE明显强于入射端。在喉癌病例中,ESE现象不明显,对射野外皮肤剂量影响很小。在乳腺癌病例中,射野外ESE会延伸到下颌附近,导致下颌皮肤剂量升高,1 cm^(3)体积对应剂量D_(1 cm^(3))=454.6 cGy。添加1 cm虚拟防护膜后,下颌皮肤剂量D_(1 cm^(3))降低到113.6 cGy,几乎与无磁场情况下相当(D_(1 cm^(3))=92.5 cGy)。结论磁场下的ESE会改变射野外的剂量分布,导致局部剂量升高。在喉癌病例中ESE不明显,但对于乳腺癌病例,ESE可延伸到下颌位置,外加防护膜对ESE具有较好的屏蔽效果。

关键词：磁共振加速器磁共振引导放疗电子流效应野外剂量

ViewRay磁共振引导放疗系统的研究进展

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中华放射医学与防护杂志 2019年第4期39卷 316-320页

作者：应延辰陈华王昊顾恒乐段彦华邵琰冯爱慧李洪选傅小龙徐志勇武汉大学物理科学与技术学院 430000 上海交通大学附属胸科医院放疗科 200030

ViewRay磁共振引导放疗系统不但解决了成像剂量的问题,还能根据MRI进行精准摆位、在线自适应放疗以及门控照射。该系统的发展为精准放疗提供了一种新的技术手段。本文介绍ViewRay系统的主要结构,并综述质量控制体系、剂量学比较、呼吸... 详细信息

ViewRay磁共振引导放疗系统不但解决了成像剂量的问题,还能根据MRI进行精准摆位、在线自适应放疗以及门控照射。该系统的发展为精准放疗提供了一种新的技术手段。本文介绍ViewRay系统的主要结构,并综述质量控制体系、剂量学比较、呼吸运动管理、在线自适应放疗以及初步治疗效果。

关键词：磁共振引导放疗 ViewRay 精准放疗

ArcherQA系统在磁共振引导在线自适应放疗计划独立验算中的应用研究

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中华放射医学与防护杂志 2024年第5期44卷 379-385页

作者：陈美宁丁寿亮李永宝王彬程博裴曦黄晓延刘红冬中山大学肿瘤防治中心放疗科华南肿瘤学国家重点实验室肿瘤医学协同创新中心广东省恶性肿瘤临床医学中心广州510060 中国科学技术大学核医学物理研究所合肥210027

目的探究将ArcherQA系统用于Elekta Unity 1.5T磁共振加速器上开展的磁共振引导自适应放疗计划独立验算的可行性。方法利用均匀水模体验证了ArcherQA在磁场下的剂量计算精度,然后利用抽签法随机选取32例在Unity上接受磁共振引导在线自... 详细信息

目的探究将ArcherQA系统用于Elekta Unity 1.5T磁共振加速器上开展的磁共振引导自适应放疗计划独立验算的可行性。方法利用均匀水模体验证了ArcherQA在磁场下的剂量计算精度,然后利用抽签法随机选取32例在Unity上接受磁共振引导在线自适应放疗的患者,包含脑、纵隔、肝、肾、椎体等5个治疗部位、32个离线计划,177个在线计划。分别比较ArcherQA独立验算结果与ArcCheck测量结果、Monaco计划系统计算结果的γ通过率(3 mm/3%、2 mm/2%,阈值10%),定量评估ArcherQA系统对Unity在线计划独立验算的准确性和效率。结果ArcherQA系统可以较为准确地计算出磁场下光子线的剂量分布,在3 mm/3%标准下,水模体中方野验证结果γ通过率均高于99%。在更严格的2 mm/2%标准下,除20 cm×20 cm射野外,其他方野的γ通过率也都超过95%。对于治疗计划验证,ArcherQA计算的结果与ArcCheck测量数据,以及Monaco计划系统的计算数据都表现出较好的一致性,在3 mm/3%标准下平均γ通过率可达到99%以上,2 mm/2%标准下平均γ通过率也超过97%。ArcherQA的在线计划独立验算效率较高,177个在线计划独立验算所需的时长范围为50~150 s,平均时长约为108 s。结论ArcherQA可以准确并高效地计算出磁场下光子线的剂量分布,能够用于磁共振引导自适应放疗中离线和在线治疗计划的独立验算,是一种有效的补充验证手段,为患者治疗计划安全提供保障。

关键词：磁共振引导放疗在线自适应放疗独立验算 ArcherQA

Unity MR加速器临床应用各阶段时间统计分析

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中华放射肿瘤学杂志 2022年第6期31卷 550-555页

作者：孙莹莹洪天航王宏李盛蓝田源郇福奎覃仕瑞国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心/中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院放疗科北京100021

目的探索Unity MR加速器放疗系统在临床应用中各阶段的时间特征,为临床优化流程时间提供参考。方法回顾性研究使用Unity MR加速器治疗的患者55例,根据治疗计划方式分为位置自适应(ATP)和形状自适应(ATS)两组,统计对比两种治疗流程中各... 详细信息

目的探索Unity MR加速器放疗系统在临床应用中各阶段的时间特征,为临床优化流程时间提供参考。方法回顾性研究使用Unity MR加速器治疗的患者55例,根据治疗计划方式分为位置自适应(ATP)和形状自适应(ATS)两组,统计对比两种治疗流程中各阶段所需时间、各部位的扫描序列名称和序列所需时长、计划射野数、子野数及跳数。此外,按治疗部位不同统计摆位时间。两种流程各分步时间及各部位摆位时间的结果采用中位数M(Q_(1),Q_(3))方式描述,各计划的子野数、射野数及跳数采用Mean±SD方式描述。结果行ATP治疗流程42例,共计305治疗分次:摆位、MR扫描、配准、自适应计划、出束、总时间分别为3(2,5)、5(4,7)、3(3,4)、8(4,12)、8(6,11)、30(25,36)min;行ATS治疗流程13例,共计65治疗分次:摆位、MR扫描、配准、靶区及OAR勾画、自适应计划、出束、总时间分别为2(2,3)、7(5,8)、4(3,5)、12(9,16)、11(10,14)、10(9,11)、55(49,61)min。按治疗部位统计摆位时间:头颈、胸、腹部分别为4(2,4)、2(2,4)、3(2,5)min;行ATP各计划的子野数、射野数及跳数分别为:头颈部8.1±1.7、49.9±31.2、846.75±363.44 MU,胸部8.0±2.0、60.7±13.3、790.21±279.00 MU,腹部9.7±2.0、81.2±22.3、2007.32±1053.81 MU;行ATS计划的子野数、射野数及跳数分别为:头颈部(仅1例)13、39、993.07 MU,腹部9.5±1.5、65.5±6.3、2763.26±835.41 MU。结论MR引导放疗具有较大临床应用潜力,目前整体治疗时间较长,但仍有改进的空间。

关键词：磁共振加速器磁共振引导放疗自适应放疗治疗时间

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基于磁共振引导的肝癌自适应放射治疗分析

基于磁共振引导的肝癌自适应放射治疗分析

作者：陈玉凯东华理工大学

学位级别：硕士

肝癌是世界上最常见的恶性肿瘤之一,放射治疗是提高肝脏肿瘤局部控制率和生存率的有效方法,精确的靶区勾画和患者每日解剖结构变化是影响放疗的安全性和有效性重要因素。目前电子计算机断层成像(computed tomography,CT)引导放射治疗是... 详细信息

肝癌是世界上最常见的恶性肿瘤之一,放射治疗是提高肝脏肿瘤局部控制率和生存率的有效方法,精确的靶区勾画和患者每日解剖结构变化是影响放疗的安全性和有效性重要因素。目前电子计算机断层成像(computed tomography,CT)引导放射治疗是实现精准放疗的重要手段。然而,CT图像软组织对比度较低,对腹部肿瘤与正常组织的可视化较差。相比于CT图像,磁共振图像(magnetic resonance imaging,MRI)软组织对比度高,对肝脏肿瘤显示清晰,且无电离辐射。因此,磁共振引导放射治疗是治疗肝癌的理想方式。为验证4DMRI(four-dimensional magnetic resonance imaging)引导肝癌内靶区勾画的可行性,以及为不同肝癌患者磁共振引导每日自适应放疗提供个体化放疗计划参考,本文选取经病理或影像学检查确诊为肝癌且均接受放疗的患者进行回顾性研究,研究结果如下:(1)对23例肝癌患者于同一日内分别进行4DCT(four-dimensional computed tomography)与4DMRI图像采集,将数据导入MIM软件中进行肿瘤靶区和危及器官的勾画。对4DCT与4DMRI图像显示的肿瘤和肝脏体积、肿瘤运动范围、图像伪影进行统计分析。4DMRI图像中肝脏肿瘤平均体积为136.42±231.27 cm,比4DCT图像(161.46±280.29 cm)减少25.04 cm(15.5%)。4DMRI图像中肝脏肿瘤内靶区平均体积为166.12±270.43 cm,比4DCT图像显示的平均体积(188.56±307.57 cm)降低22.44cm(11.9%)。与4DCT相比,4DMRI图像中的肝脏体积增加了4.0%。基于4DMRI确定的肿瘤质心运动在左右、腹背、头脚方向上的运动范围大于4DCT,平均差异分别为2.6 mm、2.8 mm、6.9 mm。4DCT图像中严重伪影的发生率为47.8%(11/23),高于4DMRI的17.4%(4/23)。研究结果表明,与4DCT相比,导航器引导的T2加权序列4DMRI在肝脏肿瘤图像中显示伪影较少,运动范围较大,是一种可行的肝癌放疗靶区勾画技术。(2)使用Monaco计划系统对10例接受放疗的肝癌患者进行回顾性分析。将患者定位CT图像及每日磁共振图像解剖信息在计划系统中重新勾画,分别应用自适应位置计划(adapt to position,ATP)和自适应形状计划(adapt to shape,ATS)对肿瘤靶区接受处方剂量覆盖率进行对照研究。在磁共振引导肝癌每日自适应放疗中,ATS提高了67.6%(48/71)的ATP处方剂量靶区覆盖度。未满足临床要求的ATP计划发生在大体积肿瘤和未采用4D技术勾画放疗靶区的肿瘤中。这表明,对大体积肿瘤应采用ATS计划,而当采用ATP计划时,应采用4D技术进行靶区勾画。(3)对共71组磁共振引导每日自适应放疗计划进行统计分析,对照研究危及器官在ATP与ATS中所受剂量。有8.5%(6/71)的ATP计划违反了结肠剂量限制,而ATS中危及器官剂量均满足临床要求。违反危及器官剂量限制的计划均发生在危及器官与肿瘤距离较近的放疗计划中。肝脏在ATS中的平均剂量较ATP分别减少1.6 Gy(P<0.05)。相较于ATP,ATS对脊髓、胃、十二指肠、结肠和小肠的最大剂量分别降低1.8 Gy、1.1 Gy、2.2 Gy、3.4 Gy和0.3 Gy(P<0.05)。研究结果表明,对于剂量要求较严格的肝脏肿瘤应采用ATS模式,而对于体积较小且离危及器官较远的肝脏肿瘤,可采用治疗时间较短的4D技术勾画靶区的ATP模式。

关键词：肝癌放射治疗磁共振引导放疗自适应放疗

基于深度学习的CT/MRI多模影像合成与转化

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基于深度学习的CT/MRI多模影像合成与转化

作者：李文中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)

学位级别：硕士

放射治疗中,常规的计算放疗剂量的方法是在放疗前利用计算机断层成像技术(Computed Tomography,CT)对患者采集一套计划CT图像。计划CT图像具有电子密度信息,据此可以计算患者的放疗剂量。随着放疗技术的不断发展,磁共振影像引导放疗技术... 详细信息

放射治疗中,常规的计算放疗剂量的方法是在放疗前利用计算机断层成像技术(Computed Tomography,CT)对患者采集一套计划CT图像。计划CT图像具有电子密度信息,据此可以计算患者的放疗剂量。随着放疗技术的不断发展,磁共振影像引导放疗技术(Magnetic Resonance Image-Guided Radiotherapy,MRIgRT)逐渐受到欢迎。但磁共振图像不具有电子密度信息,不能直接使用磁共振图像进行放射剂量的计算。为了解决这个问题,本文利用深度学习,基于U-Net网络,结合残差思想,搭建端对端的神经网络模型RUN,通过输入大量训练数据学习从MRI图像到CT图像的映射,从而利用MRI图像合成对应的CT图像。再根据合成CT计算放疗剂量。实验表明,该网络能够有效的将MRI图像转换成接近真实的CT图像,同时相比于其他网络,该网络的收敛速度更快,网络训练所需时间更短。基于磁共振影像引导的放疗系统中,采用磁共振成像代替传统的锥形束CT(Cone Beam Computed Tomography,CBCT)成像。为减小患者摆位误差,常使用MRI图像与计划CT进行配准,但跨模态配准效果往往不及同模态配准的效果好。本文针对这个问题,搭建了 U-Net,Pix2Pix和CycleGAN三种深度神经网络,学习由CT图像到MRI图像的映射关系。将计划CT图像转换成对应的MRI图像,利用转换得到的MRI图像与摆位MRI图像进行同模态配准。将跨模态配准问题转换成同模态配准问题以解决跨模态配准精度不如同模态配准精度高的问题。通过实验,我们进一步分析了监督学习与非监督学习学习方式对MRI图像合成任务的影响。实验表明,监督学习学习方式的U-Net网络模型在定性分析及定量评价上均优于非监督学习方式的CycleGAN。更进一步,我们将取得最优结果的U-Net模型进行二次优化,再次提升了 MRI图像的合成精度。本文中,我们利用深度学习,结合多模态转换思想,针对磁共振影像引导放疗中的基于MRI图像的放疗剂量计算和提升患者摆位精度这两个难题设计实验,搭建神经网络模型,并通过实验验证了网络模型的有效性。

关键词：深度学习模态转换 CT MRI 磁共振引导放疗