基于形变配准的头颈部肿瘤自适应IMRT方案的剂量学研究

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放射治疗是目前最为流行且有效的肿瘤治疗方法,由于IMRT具有陡峭的剂量跌落梯度,精准的剂量调节,更好的危及器官保护能力,所以广泛应用在头颈部肿瘤放射治疗当中。临床上,癌症患者的治疗周期一般为6-7周,在此期间,癌症病人的体重变化,以及肿瘤体积的变化等因素很可能导致靶区、OARs的解剖结构发生变化。如果继续使用原始计划做放射治疗,就会使靶区剂量降低,危及器官剂量升高,进而促使正常组织受到射线的损伤,增加并发症发生概率,大大降低病人的生活质量。基于以上情况,目前临床上采取的措施是在肿瘤患者每次放射治疗前,进行CT或者CBCT扫描来指导摆位,治疗3-4周时修改一次治疗计划。然而仅仅修改一次计划还不能很好的弥补癌症患者靶区、OARs的解剖结构变化对剂量分布造成的严重影响。因此本论文针对目前临床上存在的上述疑难问题,设计四种自适应IMRT调整方案,巧妙运用基于梯度的形变配准方法,解决临床放疗中的难题,主要内容概括为以下两个方面:(1)基于梯度的形变配准方法的研究本论文针对CBCT图像密度分辨率低,以及CBCT图像与CT图像密度不一致的问题,提出了一种基于梯度的形变配准方法。本部分首先对CT与CBCT图像的成像原理,成像特点展开了论述,并针对以上两种图像的特点,构建空间形变模型,设计高效的形变配准方法,并运用临床病人数据对该方法进行了实验验证分析,为了进一步证明该形变配准方法的有效性及可行性,本论文将基于梯度的配准算法与配准领域内公认的“金标准”Demons形变配准算法进行了对比试验、分析。(2)四种头颈部肿瘤自适应IMRT调整方案的对比研究本论文,首先选取28例头颈部肿瘤患者进行试验研究,所有肿瘤患者均接受常规分割治疗。在放疗周期内,选取患者各个放疗周第1天扫描获取的CBCT图像(共6周)作为参考图像,计划CT图像作为目标图像,将两者形变配准后的图像定义为“伪CT”图像。其次,设计四种不同频次计划调整方案,无计划调整作为参考方案,定义每种方案的实际剂量与计划调整剂量,并在所得到的6套“伪CT图像”上重新计算剂量,并运用基于密度的形变配准算法进行单周分次剂量的叠加,计算得到每种计划调整方案的累加实际剂量与计划调整剂量。最后,量化评估放疗周期期间肿瘤靶区、OARs体积与剂量的变化,并分别统计分析两者的变化规律,以及两者变化之间的相关性。最终得出结论:再计划可确保靶区足够剂量,使危及器官受量控制在安全范围内,再计划频次越高,实际剂量越接近计划调整剂量,2次再计划方案效率最高。
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