不同照射過程中的穩定性及誤差

利用IMPT的這項特性的方法還有很多種，如通過引人同時考慮物理和劑量限制條件的更復雜的優化算法。近提出的一個例子，是穿過不均勻解剖結構的筆形束權重的自動減小。這在劑量計算的精確性，和減少擺位不確定性的影響方面具有部分優勢。存在一個潛在的主要差異。這個方面被稱為計劃對于不同照射誤差的穩定性，即計劃相對于計劃和照射過程中發生的誤差能有多么不敏感。

去美國看病機構愛諾美康介紹到，以前討論過的一個顱底脊索瘤，但這次使用側向對穿野。圖示為這個靶區的SFUD（A）和IMPT（B）計劃，IMPT計劃計算（同圖中一樣）未對任何重要器官采取限制。如我們所見，SFUD和IMPT計劃獲得幾乎相同的合成劑量分布，只在優化模式上有所不同，SFUD每個射野單獨優化，IMPT計劃全部射野同時優化。

積直方圖，前文提到的例子顯示了一個非常簡單的IMPT計劃，其相對于SFUD未提供劑量學優勢。基于這個計劃給出的很小但很明顯的穩定性問題，所以，在這個例子中選擇SFUD計劃是理由充分的。另一方面，IMPT的主要優勢在于能夠在獲得更好的靶區覆蓋的同時保護鄰近的重要器官。這使IMPT計劃通常更加復雜，因而在穩定性方面會有更多問題，如下文例中所描述。

同一個顱底脊索瘤的一個象征性IMPT計劃，使用與圖相同的射野方向（兩側一后），但這次定義腦干的劑量限制條件為55%。雖然在接近腦干的部位存在PTV劑量的損失，但只用三個射野和IMPT的靈活性，PTV即獲得很好的覆蓋的同時，保護了腦干至這個更低的劑量限制條件。與前述的例子一樣，這個計劃在改變計劃CT的Hu值±5%后被重新計算，顯示了相關的不同分布。IMPT計劃的唯一標準是均勻的PTV劑量，對于IMPT方式沒有原因要找到一個每個野都是單獨均勻的解。IMPT方法（本例中不大，與圖中所示的兩個側向射野類似）獲得的單個射野的不均勻性導致了相對于SFUD方法更均勻單獨射野的稍微增加的敏感性。

去美國看病機構愛諾美康介紹到，單野均勻劑量調強質子治療，在假定CT數據的Hu值存在±5%誤差時劑量分布的改變，尤其是這些圖顯示出了不同的分布。通過在CT的Hu值高5%（C和D）和低5%（E和F）的數據上計算的劑量分布逐點減去標準的分布。負值顯示這種射程誤差可能導致虧量，而正值顯示可能的超量。為清楚起見，只有PTV內的差異被顯示，PTV外的差異被 置為0。本例中Hu值± 5%的變化等效于每個射野在遠端邊緣處大約4mm的射程誤差。

臨床靶區（CTV）（中間黃色輪廓）的大部分，在兩個計劃中的差異小于±2%，顯示出對這種誤差很好的穩定性。去美國看病機構愛諾美康介紹到，然而兩個計劃在CTV的前面有所差別，對于+5%的分析（等效于所有Bragg峰的射程減少約4mm），IMPT計劃比SFTJD計劃的CTV虧量更多，預計在這些區域有可達5%的虧量（不同分布的紫色）。相反，對于-5%的計算（導致Bragg峰的射程增加），預計IMPT計劃超量>6%。對于SFUD計劃，CTV的同樣區域對于同樣射程誤差，顯示了不超過±2%的差異。