去美國(guó)看病 單野照射的剩余劑量有靈活性

當(dāng)我們將前野與其他兩野的類似，但不均勻劑量分布未顯示合成時(shí)，獲得圖示的三野劑量分布。PTV獲得高度適形且均勻的劑量，而幾乎所有的股骨頭都得到了保護(hù)。然而與被動(dòng)散射和SFUD照射間的差異相比，SFUD與IMPT治療間整體劑量的差異不值得一提，與SFUD計(jì)劃的分布相比，其低至中水平劑量被重新分布。去美國(guó)看病機(jī)構(gòu)愛(ài)諾美康介紹到，總之，使用SFUD或IMPT的筆形束掃描的潛在優(yōu) 勢(shì)相對(duì)于被動(dòng)散射是雙重的。

首先，掃描的應(yīng)用支持靶區(qū)的高劑量高效照射，因此減少了所有正常組織的整體劑量。其次，射野的同時(shí)優(yōu)化使高度不均勻照射成為可能，但優(yōu)化的單野在正常組織所受照射的剩余劑量方面，為用戶提供了更多的靈活性。治療計(jì)劃IMRT系統(tǒng)的挑戰(zhàn)，在為使合成劑量分布滿足治療的臨床要求于單獨(dú)射野注量的計(jì)算。通常治療計(jì)劃系統(tǒng)將每個(gè)射野分解為一系列靜態(tài)“筆形束”，每個(gè)給定一個(gè)面積。

如果我們定義筆形束面積，為垂直射野方向平面內(nèi)的5mmx5mm，那么對(duì)于10cmxl0cm射野將獲得400個(gè)如此的筆形束。對(duì)于多野計(jì)劃（IMRT—貫采用的病例），如五野汁劃，將獲得總數(shù)達(dá)2000個(gè)筆形束，所有都可能采用不同注量照射。對(duì)于每個(gè)野可在靶區(qū)范圍內(nèi)三維方向上照射和調(diào)整Bragg峰的IMPT，問(wèn)題更大些。對(duì)于10cmx10cmX10cm的體積和5mmx5mmx5mm間距的Bragg峰，每個(gè)射野包含8000個(gè)Bragg峰，五野計(jì)劃全部為40000個(gè)Bragg峰。

很顯然，考慮到這些Bragg峰每個(gè)都需要精確地優(yōu)化和計(jì)算的注量。去美國(guó)看病機(jī)構(gòu)愛(ài)諾美康介紹到，唯一可行的方法是從數(shù)學(xué)上優(yōu)化它們。因此，質(zhì)子和光子調(diào)強(qiáng)治療計(jì)劃系統(tǒng)的主要和必要部分是優(yōu)化引擎。治療計(jì)劃優(yōu)化的理論和潛力已得到完善的確立，但可能是Bortfeld等的文章，對(duì)光子調(diào)強(qiáng)放射治療發(fā)展成為目前的臨床工具起到了重要影響。他們第一次展示了通過(guò)使用一種類似計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）圖像重建的方法，利用相對(duì)簡(jiǎn)單的優(yōu)化算法就能計(jì)算出非常適形的劑量分布。他們的方法是一種基于劑量和劑量體積直方圖限制條件的梯度法，目前仍是多數(shù)商業(yè)IMRT計(jì)劃系統(tǒng)主要采用的。

但還有很多被發(fā)展用于IMRT計(jì)劃的優(yōu)化設(shè)計(jì)，包括基因算法和模擬退火。Webb給出了這些算法的完美綜述。有趣的是，發(fā)展用于粒子治療的初優(yōu)化算法之一是PSI在用于tt介子治療時(shí)，并在光子IMRTW中使用與Bortfeld類似的方法。介子治療算法調(diào)整后被Scheilr和Lomax等用于點(diǎn)掃描質(zhì)子治療，后被用于IMPT。

去美國(guó)看病機(jī)構(gòu)愛(ài)諾美康介紹到，多數(shù)優(yōu)化算法是迭代的，對(duì)優(yōu)化問(wèn)題沒(méi)有一個(gè)單獨(dú)的閉合式方法。即Bmgg峰（或筆形束）注量被更新多次，在從優(yōu)化定義的一系列目標(biāo)中每次迭代時(shí)使用注量的更新功能。數(shù)學(xué)上這種迭代會(huì)“收斂”，以使計(jì)算劑量和目標(biāo)間的差異在每次迭代后減小，逐漸達(dá)到小值。