陳穎志博士  香港理工大學   醫療科技及資訊學系

2019-12-02

強度調控放射治療(Intensity Modulated Radiotherapy, IMRT)是一種外部射線束放射療法,可以通過使用計算機控制將射線束分成更小的射線束來實現腫瘤與附近健康組織之間劑量的陡峭差異。強度調控放射治療(Intensity Modulated Radiotherapy, IMRT)可以使治放射療覆蓋範圍符合凹形腫瘤形狀,例如腫瘤包裹脊髓,主要器官或血管之類的脆弱結構周圍。

體積弧形調控放射治療(Volumetric Arc Therapy, VMAT)是強度調控放射治療(Intensity Modulated Radiotherapy, IMRT)的最新發展療法,它結合了射線束,機架速度和劑量率的調整機制。因為治療時間更短而且質量更高,體積弧形調控放射治療(Volumetric Arc Therapy, VMAT)已成為許多醫療機構在前列腺癌治療方法的首選。因體積弧形調控放射治療(Volumetric Arc Therapy, VMAT)治療時間較短,可提高患者的舒適度,減少器官移動對治療效果带來的影響,並增加每台線性加速器(Linear Accelerator)每天治療的患者數量。強度調控放射治療(Intensity Modulated Radiotherapy, IMRT) / 體積弧形調控放射治療(Volumetric Arc Therapy, VMAT)使用逆向計劃方法,通過反複試驗來進行的。對於規劃人員來說,通常會用上很多時間為臨床治療目標,規劃目標和高危器官製定合適的劑量限制。

為了加快反複試驗治療計劃的過程,制定合適的初始參數扮演着非常重要的角色。這些初始參數可以從類似的前列腺腫瘤病例及其治療效果良好的強度調控放射治療(Intensity Modulated Radiotherapy, IMRT) / 體積弧形調控放射治療(Volumetric Arc Therapy, VMAT)計劃中獲得。利用相似性搜索算法,針對身體結構和生理特徵,將當前病例跟數據庫內每一個治療效果良好的前列腺強度調控放射治療(Intensity Modulated Radiotherapy, IMRT) / 體積弧形調控放射治療(Volumetric Arc Therapy, VMAT)病例進行比較,得出合適的治療計劃初始參數。

前列腺癌強度調控放射治療(Intensity Modulated Radiotherapy, IMRT)計劃的身體結構特徵包括:

規劃治療目標體積(圖1),膀胱體積,直腸體積,腫瘤大小,規劃治療目標和高危器官之間的重疊體積,緊密度,以及不規則性。

圖1 Computed Tomography (CT) 圖像中前列腺腫瘤的規劃治療目標

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由於直腸氣體會影響直腸和規劃治療目標的形狀,因此生理特徵是從 Computed Tomography (CT) 圖像中提取出代表直腸氣體特徵的七個統計指標,包括平均值和方差。直腸氣體與軟組織之間的CT值差異較大(直腸氣體CT值約為 -1000 HU 而軟組織CT值約為 0 HU以上),因此可以通過CT值來量化直腸氣體對放射治療的影響。

從結構輪廓數據中可以提取出患者身體結構的三維輪廓,並根據這些三維輪廓計算出的結構體積。

圖2 從結構輪廓數據中提取的結構範圍:紅色代表規劃目標(腫瘤),黑色代表直腸,黃色代表膀胱,綠色代表重疊範圍

圖2顯示了規劃目標,膀胱,以及直腸結構輪廓的示例。通過量化三維Computed Tomography (CT) 圖像和結構輪廓數據後,得出以下四組特徵(特徵向量):

  1. 體積:規劃目標,直腸,膀胱,規劃治療目標與直腸重疊範圍,規劃治療目標與膀胱重疊範圍
  2. 規劃治療目標的大小:長軸,短軸,高度
  3. 規劃治療目標輪廓:緊密度,不規則性
  4. 生理特徵:代表直腸氣體特徵的七個統計指標

通過特徵向量模型的支持和優化,計劃時間和運算時間顯著減少了近50%。與傳統手動優化治療計劃的方法相比,在特徵向量模型的支持和優化下,治療計劃搜索引擎顯著減少了體積弧形調控放射治療(Volumetric Arc Therapy, VMAT)計劃於股骨中接受不少於35Gy劑量的體積,提高前列腺腫瘤放射治療的質量。

特別鳴謝: Dr. Vincent Wu 和 Dr. Eva Liu 對此研究所作出的貢獻。

圖片來自以下期刊論文:

  1. Liu ES, Wu VW, Harris B, Foote M, Lehman M, Chan LW. Vector-model-supported optimization in volumetric-modulated arc stereotactic radiotherapy planning for brain metastasis. Med Dosim. 2017 Mar 17. pii: S0958-3947(17)30002-X. doi: 10.1016/j.meddos.2017.01.002.
  1. Liu ES, Wu VW, Harris B, Lehman M, Pryor D, Chan LW. Vector-model-supported approach in prostate plan optimization. Med Dosim. 2017 Mar 17. pii: S0958-3947(17)30001-8. doi: 10.1016/j.meddos.2017.01.001.
陳穎志博士 Dr Lawrence Chan
陳穎志博士
香港理工大學醫療科技及資訊學系副教授
浙江大學核醫學與分子影像研究所客席教授
港澳抗癌協會常務理事

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