2. 鞍山市肿瘤医院，辽宁 鞍山 114038
2. Anshan Cancer Hospital, Anshan 114038 China
瑞典医科达公司的Monaco 5.11 TPS系统（Monaco Treatment planning system，Monaco TPS）的X射线体素蒙特卡罗算法（X-Ray voxel Monte Carlo，XVMC）是目前公认最为成熟的商用光子蒙特卡洛算法之一[1]。Monaco TPS在整个优化流程中包含通量优化和剂量计算两个阶段，FS功能作用于剂量计算阶段的初期，不同等级的FS功能设定对最终的计划结果将产生影响[2-4]。该功能是临床物理师在Monaco调强计划设计中容易忽略的功能设定之一，本研究将通过对不同等级通量平滑度功能（Fluence smoothing，FS）设定下宫颈癌容积调强（Volumetric modulated arc therapy，VMAT）计划设计结果进行横向对比，以确定更为适合应用于宫颈癌放射治疗计划设计的FS等级设定。
1 材料与方法 1.1 病例选取及计划设计选取鞍山市肿瘤医院2019—2020年间B2期存在宫旁浸润，但未达盆壁且阴道浸润未达1/3的患者15例进行入组研究。使用GE Discovery RT590大孔径CT进行扫描，自由呼吸状态下进行轴向电影扫描。CT旋转时间为0.8 s，轴向厚度为2.5 mm，电压120 kV，电流350 mAs。所有图像上传至Monaco 5.11 TPS，由具有5年以上工作经验的放疗科医师依据NCCN 2019宫颈癌治疗指南进行靶区勾画，并由工作经验10年以上的主任医师进行勾画复核，由10年以上Monaco TPS使用经验的资深临床物理师进行计划设计。病例使用2个全弧的VMAT射野[5-6]，6MV光子能量治疗方案，计划中心选取PTV体积中心并进行临近取整，在保持除FS功能参数设定外，其他函数条件以及参数设定均为相同的情况下，每个病例分别进行FS功能设定为Off、Low、Medium和High的4个计划优化。计划设计采用瑞典医科达公司Monaco 5.11 TPS；实施加速器采用瑞典医科达公司Synergy直线加速器，光栅叶片60对。
1.2 计划要求单次剂量1.8 Gy，分25次治疗，总剂量45 Gy。计划完成后均按照45 Gy覆盖95% PTV体积的条件进行剂量归一；OARs参考国际放疗肿瘤学协作组（RTOG）0418号报告及国际放射与测量委员会（ICRU）83号报告进行剂量约束[5]，对脊髓、直肠、膀胱、小肠、股骨头的D2%、Dmean；直肠、膀胱的V40 Gy，股骨头的V20 Gy以及PTV的适形指数（Conformity index，CI）和均匀性指数（Homogeneity index，HI）进行评估对比[6-8]；CI计算采用公式1），HI计算采用公式2）。
| $ {{CI}} = {{{V}}_{{\rm{PTV}}}}/{{{V}}_{95\% }} \times \left( {1 - {{{V}}_{95\% }}/{{{V}}_{{\rm{PTV}}}}} \right) $ | (1) |
式中，VPTV为计划靶区体积，与公式（6）中相同，cm3；V95%为PTV接受剂量小于处方剂量的95%的体积，cm3。
| $ {{HI}} = \left( {{{{D}}_{2\% }} - {{{D}}_{98\% }}} \right)/{{D_{\rm{p}}}} $ | (2) |
式中，D2%、D98%、Dp分别为受照射剂量最高的2%、98%和处方剂量。
1.3 计划验证方式及收益得分采用PTW729矩阵（具有729个体积为0.5 cm × 0.5 cm × 0.5 cm的空气电离室组成，相邻电离室间距1 cm，灵敏体积为0.125 cc，有效测量范围27 cm × 27 cm）配合Octavius 4D模体进行计划结果验证，结果通过VeriSiFSt软件进行0.03～3 mm的伽马分析指数[9-11]。
整理计划被评估的PTV及OARs各剂量指标，以及4组计划的ETDT、Segment#、MU#、QE，验证通过率以最大值为基础值利用公式3）计算计划收益得分，得分越高收益越大。
| $\begin{split}& {{S}} = \frac{{{{Q}}{{{E}}_{{\rm{FS}}}}}}{{{{Q}}{{{E}}_{{\rm{max}}}}}} + \frac{{{\gamma _{{\rm{FS}}}}}}{{{\gamma _{{\rm{max}}}}}} - \sum {\left( {\frac{{{{{D}}_{{\rm{PFS}}}}}}{{{{{D}}_{{\rm{Pmax}}}}}}} \right)} - \sum {\left( {\frac{{{{{D}}_{{\rm{OFS}}}}}}{{{{{D}}_{{\rm{Omax}}}}}}} \right)} -\\& \sum {\left( {\frac{{{{{V}}_{{\rm{OFS}}}}}}{{{{{V}}_{{\rm{Omax}}}}}}} \right) - } \frac{{{{{N}}_{{\rm{S}}\# {\rm{FS}}}}}}{{{{{N}}_{{\rm{S}}\# {\rm{max}}}}}} - \frac{{{{{N}}_{{\rm{MU}}\# {\rm{FS}}}}}}{{{{{N}}_{{\rm{MU}}\# {\rm{max}}}}}} - \frac{{{{{T}}_{{\rm{FS}}}}}}{{{{{T}}_{{\rm{max}}}}}} - \end{split}$ | (3) |
式中，DP、DO为按PTV和OAR结构剂量评估的剂量值，Gy；VO为按OAR结构体积评估的百分比；NS#和NMU#分别为计划子野和MU数量；T为计划优化时间，s；QE为光子利用率；γ为计划验证通过率。
1.4 数据统计分析方法运用SPSS 22.0软件，采用Friedman检验方法进行非参数方差统计分析，检验水准α = 0.05。
2 结 果 2.1 组间剂量结果对比通过MONACO TPS DVH Statistics功能读取除FS等级设定变化（Off～High），其他参数条件相同的15组60例计划靶区和正常组织剂量结果数据（表1）。在PTV和OARs的剂量数据整理统计中，除PTV的Dmin、直肠及膀胱的V40和股骨头的V20数值存在统计学差异外，其他评估结构的剂量结果均无明显差异。
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表 1 不同fluence smoothing（FS）值对计划结果的影响 Table 1 Influence of different fluence smoothing（FS）values on the plan result |
同组应用不同FS功能等级计划的DVH图剂量差异，见图1。在DVH拟合评估中，不同FS功能等级作用下除PTV外，其他ORAs的最大剂量汇集点均无明显差异；膀胱、直肠和股骨头评估剂量处的体积百分比差异明显。
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图 1 不同fluence smoothing（FS）值DVH剂量曲线 Figure 1 DVH dose curves of different fluence smoothing（FS）values. 注：DVH曲线分辨率为Bin Width: 1 mm，DVH Resolution: 0.01 Gy。 |
同组应用不同FS功能等级计划的剂量云图差异，见图2。通过PTV凹陷区域的局部放大图可以观察到，在相对空间狭小区域的剂量雕刻上，Off组剂量雕刻效果要优于其他3组。
2.2 组间Monaco TPS计划特征参数统计对比通过MONACO TPS Optimization Console控制台窗口读取XVMC剂量计算时间（ETDT）、子野数量（Segment#）、空气跳数（MU#）、光子利用率（QE）（表2）。其中High组在优化时间、光子利用率和计划应用空气跳数上优势明显，自Off～High组在这3个方面均呈现出了正向增益趋势；在计划子野构成数量上4组计划无明显差异。
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图 2 不同fluence smoothing（FS）值等剂量分布图 Figure 2 Iso-dose distribution of different fluence smoothing（FS）values. 注：自左依次为Off、Low、Medium、High等剂量云图，湖蓝色实线为PTV，红色填充为45 Gy剂量分布。 |
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表 2 不同fluence smoothing（FS）值对于优化计算的影响统计 Table 2 Influence statistics of different fluence smoothing（FS）values on optimization calculation |
4组60例计划在ELEKTA Synergy加速器下，进行不同FS功能等级下的计划设计，选取60°、120°、240°及300°为观察角度，在BEV界面截取子野构成，见图3。在所取的4个观察角度上，自Off～High组层面射野构成复杂性上呈降低趋势；在所构成射野的照射面积上呈增大趋势，且High组的照射面积明显大于其他3组。
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图 3 不同fluence smoothing（FS）值同机架角度子野构成 Figure 3 Segment composition at the same angle of different fluence smoothing（FS）value plans 注：A、B、C、D各行分别为机架60°、120°、240°、300° 观察角度。 |
采用PTW729矩阵配合Octavius 4D模体对4组60个计划进行结果验证，通过VeriSiFSt软件进行0.03～3 mm的伽马分析，结果见图4。自Off～High组，计划验证的通过率结果呈正向增益，Off组最低，High组最高。
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图 4 不同fluence smoothing（FS）值计划验证结果对比 Figure 4 Comparison of verification results of different fluence smoothing（FS）values |
依据公式3），统计整理4个实验组60个对比计划的相关数据，进行计划收益得分计算。通过计算得出SMedium = （ −17.18 ± 0.05） > SHigh = （ −17.42 ± 0.06） > SLow = （−17.58 ± 0.05 ） > SOff = （ −18.81 ± 0.08），4个FS功能等级作用下的计划收益得分Medium组为最高，Off组为最低。
3 讨 论随着精确放疗的逐步发展，应用放射治疗技术进行宫颈癌的非手术早期治疗和术后预防治疗，因为低损伤和对患者生活质量影响小的特点，容易被患者接受。宫颈癌的治疗靶区被盆骨、骶骨以及可能存在空腔的直肠等器官所环绕，因此具有成熟商业应用的Monaco 5.11 TPS更适合此种肿瘤的准确剂量设计评估[12]。蒙特卡洛算法的基础是拟粒子输运的剂量统计方法[13-14]，因此Monaco 5.11 TPS也加入了多种计算参数和优化参数来平衡剂量计算结果的准确性、射野构成的复杂性以及计划剂量计算时间的综合收益。通量平滑度（FS）就是其中重要功能之一，而此功能又往往容易被临床物理师所忽略。
FS功能的作用期在一阶通量优化结束，二阶剂量优化的初期。但往往被临床物理师错误解读为作用在通量优化阶段，Monaco 5.11 TPS在通量优化阶段使用的是高阶笔型束算法在未带入任何MLC编码器的情况下的结果，因此只与所设定射野角度或弧度有着直接关联。
FS功能的主要作用为改变各个控制点下射野构成的复杂程度及照射面积。自Off～High的不同等级设定下，射野的复杂程度逐渐降低，照射面积逐渐增大。在此作用趋势下，通过降低各控制点下子野构成的复杂程度和提高照射面积，将大大降低计划剂量计算的时长，并提高光子利用率，减少计划实施所需的空气跳数；但由于各控制点下子野构成趋于简单化，在靶区和OARs的狭小计算空间内的剂量雕刻效果将大大降低，但由于宫颈癌靶区相对体积较大，而狭小区域所占比例较小，所以在靶区适形度指数上并未表现出明显差异。在靶区的剂量支撑效果中，D2的统计结果中虽然无明显的剂量差异，但伴随Off～High的等级提升剂量逐步降低，由此可见复杂的射野子野构成在提高靶区与OARs的剂量雕刻过程中，为了平衡提高靶区覆盖和降低OARs受量，不得不通过提高单位射野内的空气跳数，通过部分控制点下射野的靶内剂量散射来弥补靶区边缘剂量的不足。
在靶区的剂量评估结果中，除Dmin外均无显著差异。造成这种情况的主要原因是因为OARs与靶区多是存在复杂的结构重叠区域，在保证患者放射治疗的安全以及降低放射治疗副作用的前提下，不得不加大对靶区剂量的罚分，从而达到降低OARs受量的目的。Monaco 5.11 TPS所应用的主要手段是提高子野构型复杂程度和减小各控制点下的照射面积来对剂量竞争区进行剂量雕刻，为使剂量竞争区包含体素的剂量值满足所属OAR的剂量限值要求，对靶区的剂量罚分会大幅提高，射野构型的凹凸程度会大大增加，因此子野构型最为复杂的Off组靶区的最低剂量要明显低于其他3组。
在OARs的剂量评估结果中，除直肠和膀胱的V40、股骨头的V20这3个特定剂量下的体积百分比评估结果存在明显差异外，其他极值剂量评估和平均剂量的评估结果均无明显差异。直肠和膀胱的V40评估中，Off组和High组的值接近且为组间最高。Off组的子野构型最为复杂，各控制点下的射野照射面积最小，对OARs同靶区的交叠区域即剂量竞争区的靶区剂量罚分最大，因此为降低该区域的靶区剂量不足的情况发生，所以对于各个控制点下的射野照射剂量将有所提高，以提高中心散射弥补临界区域的剂量，在提高照射野剂量的同时，对于靶区外的低剂量辐射区势必有所增加，因此在V40的百分体积评估中结果偏高；High组和Off组的各控制点射野构型和照射面积情况正好相反，因为各控制点的照射面积增加，所以临近靶区的OARs被涵盖在照射范围的情况大大增加，由此V40的体积百分评估结果也相对偏高。而非极端控制情况下Medium和Low组表现更为出色，其中Medium组的表现最佳。综上表现，对于靶区与OARs相对关系较为简单，且体积均相对较大的宫颈癌Monaco TPS计划设计选择Medium和Low更为适合。
Monaco 5.11 TPS的XVMC算法是基于蒙特卡洛数学统计方法的商用光子算法[9]，通过Optimization Console控制台可以读取计划计算过程中的多个特征参数，通过对特征参数的统计评估将有助于物理师对计划设计合理性的深入分析。对4个不同FS功能等级作用下的实验组的计划计算时间、应用子野数量、应用空气MU数量及光子利用率进行统计分析对比，其中计划计算时间、应用空气跳数和光子利用率均存在明显差异，应用子野数量无明显差异。在计划计算时间上和应用空气MU数上，High组明显低于其他3组，伴随等级降低而呈正向增加趋势；在光子利用率上4个实验组均达到了很高的标准，其中High组的结果最优，伴随等级的降低而呈正向降低的趋势。仅从计划设计收益成本比的角度上看，4个实验组中High组应为最优选择。
采用PTW729矩阵配合Octavius 4D模体对4组60个计划进行剂量验证，通过VeriSiFSt软件进行0.03～3 mm的伽马分析，自Off～High的结果对比中，呈正向增加的趋势，以High组结果最优[15-16]。
放射治疗在近些年得到了迅速的发展，在部分病种的治疗中已可以媲美外科手术的治疗效果，物理师在保证计划设计的准确性的同时，降低应用的空气MU数可以提高患者治疗效率并降低临床加速器的机械损耗，降低计划计算时间可以大大提高物理师的工作效率。综上，提出计划收益得分评估方案，公式3），在宫颈癌放射治疗的计划收益得分中，Medium组得分最优，因此应用Monaco 5.11 TPS的宫颈癌放射治疗计划设计的FS功能选择上，推荐使用Medium。
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