立体定向放射外科(stereotactic radiosurgery,SRS)是治疗颅内肿瘤、血管病变和功能紊乱等常用的放射治疗手段。几十年来,Leksell伽玛刀(Leksell Gamma Knife,LGK)一直是SRS的金标准,它采用60Co放射源静态聚焦照射,其执行精度通常好于加速器型立体定向系统。传统的LGK采用有创的立体定向框架,单次大剂量的照射,这就要求治疗时射线必须精确投照到病变靶区,而周围正常组织受照剂量尽可能小,以减少放射性损伤的发生[1-2]。
随着图像引导放射治疗技术(image guided radiotherapy,IGRT)的不断发展,锥形束CT(cone-beam CT,CBCT)已在常规的直线加速器中广泛应用[3-6],并逐渐成为放射治疗中的关键一环。四川大学华西医院最新引进的瑞典医科达公司的Leksell Icon型伽玛刀也配备了锥形束CT(CBCT)系统,它改变了以往只能佩戴框架通过磁共振(MR)/CT定义立体定向坐标的方式。现在可以在非立体定向的MR/CT图像上预先制定计划,治疗前使用CBCT成像定义立体定向坐标,再进行治疗;也可以对已经佩戴框架用MR/CT定义立体定向坐标的患者,在治疗前扫描CBCT验证位置信息;还有的是可以根据患者情况,对有些不宜或不愿佩戴有创框架,以及需要分次治疗的患者,采用热塑面罩固定,然后行CBCT扫描定义立体定向坐标,同时对治疗分次间和分次内的位移也能进行验证和纠正。由于CBCT图像质量直接影响影像的配准精度,因此,必须做好CBCT的质量控制,保证伽玛刀治疗的精确性和可靠性。现本研究对该伽玛刀机载CBCT的12个月质量控制结果进行分析评价。
材料与方法1.锥形束CT:Leksell Icon型伽玛刀配备的CBCT采用非晶硅探测器面板,像素分辨率0.368 mm;X射线管能量范围:70~120 kVp,光斑尺寸:0.6 mm,源到探测器距离100 cm;C型臂扫描旋转范围约200°,锥形束角15°,扫描时间30 s。临床应用有两种预设扫描模式,其CT剂量指数(CT dose index,CTDI)分别为2.5和6.3 mGy (以下简称为CTDI2.5和CTDI6.3),其中管电压均为90 kVp,脉冲长度40 ms,总投影数332次,管电流分别为10和25 mA,即毫安秒分别为132.8和332 mAs;图像重建基于Feldkamp-Davis-Kress(FDK)滤波反投影算法,重建体积224 mm × 224 mm × 224 mm;图像扫描与重建算法同时进行,在扫描结束时同步完成图像重建工作。
2.QA TOOL plus:QA TOOL plus是专门用于Leksell Icon型伽玛刀的几何精度验证工具。安装工程师在调试时利用专用CBCT-Leksell转换工具建立CBCT重建图像与Leksell立体定向坐标之间的空间转换关系,以确定调试时的基准位置。CBCT精度验证利用的是4个轴承钢球,轴承钢球相互之间以及和工具中心的二极管之间投影重建不会互相影响。通过连续的投影重建图像,利用最小二乘法找到轴承钢球的测量位置与工程师调试时基准位置之间的刚体变换,然后将这种变换应用于均匀分布在图像体积中的测试点,通过系统内置软件计算出最大偏差。
3.模体:Catphan503模体是专门适用于CT影像质量分析的设备。其内部分为CTP404、CTP528和CTP486 3个模块。基于Leksell Icon型伽玛刀的使用条件,CTP528模块由21组高密度线对构成,主要用于测量CT的空间分辨率,测量精度± 0.5线对;CTP404模块含有7种不同材料的物质,主要用于对比度-噪声比(contrast to noise ratio,CNR)的分析;CTP486模块为一均匀材料的物质构成,主要用于均匀性的测量。
4.检测方法
(1) CBCT精度验证:将QA TOOL plus验证工具连接至头架调节器,然后将装有QA TOOL plus的头架调节器按照90°伽玛角固定在治疗床头,将治疗床和CBCT机架移动至扫描位置进行扫描。扫描完成后,由集成到伽玛刀控制系统中的软件自动计算,如果图像体积中任意一点的最大偏差超过0.4 mm,则CBCT精度测试不通过。
(2) CT影像质量:按照90°伽玛角将模体基座板固定在治疗床头,将Catphan 503模体装入模体基座板,中心对齐并调节至水平位置。将治疗床和CBCT机架移动至扫描位置进行扫描。
① 空间分辨率:调整CTP528模块图像至合适的对比度,观察其中的线对,找到每条线都清晰可见的最大编号线对。
② 对比度-噪声比:取CTP404模块横断面的中心图像层,调节至合适的对比度,选取框大小(Box size)为5.0 mm,将框分别放在聚苯乙烯、低密度聚乙烯插件中心,读取平均CT值和标准差值,根据下列公式(1)求得对比度-噪声比(CNR):
$ {\rm{CNR}} = \frac{{{{\bar I}_{{\rm{PS}}}} - {{\bar I}_{{\rm{LDPE}}}}}}{{\sqrt {\sigma _{{\rm{PS}}}^2 + \sigma _{{\rm{LDPE}}}^2} }} $ | (1) |
式中,
③ 均匀性:取CTP486模块横断面的中心图像层,调节至合适的对比度,选取框大小(Box size)为10.0 mm。选择层面的中心位置和距离中心(45±1)mm的上、下、左、右4个位置,分别读取平均CT值,根据下列公式(2)求得最大百分比偏差:
$ \begin{array}{c} {\rm{Percentage}}\;{\rm{difference}} = \\ \frac{{\left( {\left( {{{\bar I}_{{\rm{high }}}} + 1000} \right) - \left( {{{\bar I}_{{\rm{low }}}} + 1000} \right)} \right)}}{{\left( {{{\bar I}_{{\rm{high }}}} + 1000} \right)}} \times 100\% \end{array} $ | (2) |
式中,
1.CBCT精度验证:CBCT精度测试结果与系统中设定的基准位置相比较,只要测量值不超过0.4 mm就为通过测试。通过每月的测试发现,CBCT图像体积的最大偏差为0.09~0.17 mm,均通过测试。
2.空间分辨率:连续地监测显示,CTDI2.5和CTDI6.3两种扫描模式下,CBCT的空间分辨率很稳定,未发生明显偏差,分别为7和8 lp/cm,满足≥6 lp/cm的要求。
3.对比度-噪声比:在CBCT的CTDI2.5和CTDI6.3扫描条件下,记录聚苯乙烯、低密度聚乙烯的平均CT值和标准差,分别计算出各自的CNR值,CTDI2.5条件下平均值为0.94±0.08,均大于参考值0.50;CTDI6.3条件下平均值为1.47±0.13,均大于参考值0.80。两种扫描条件均满足要求。
4.均匀性:两种CTDI扫描条件下,记录最大和最小的平均CT值,分别计算出最大百分比偏差。CTDI2.5条件下平均值为(10.3±0.2)%,CTDI6.3条件下平均值为(10.5±0.2)%,所得均匀性结果均符合要求。
两种CTDI扫描条件下CTP528、CTP404和CTP486模块的检测图像,即对应空间分辨率、对比度-噪声比、均匀性的检测,如图 1所示。
![]() |
图 1 CTP528、CTP404和CTP486模块的检测图像 A、B、C. CTDI6.3扫描条件;D、E、F. CTDI2.5扫描条件 Figure 1 The images of CTP528, CTP404 and CTP486 Images A, B, Cacquired with scanning condition of CTDI6.3; Images D, E, Facquired with scanning condition of CTDI2.5 |
讨论
CBCT精度验证关系到CBCT扫描确定的立体定向坐标是否能准确转换到Leksell坐标。由于机械运动和长期重力作用,以及意外发生的碰撞等因素,CBCT的C形臂可能会有微小变形,这样将导致旋转轴位置也随之变化,这对CBCT扫描精度有一定影响。从一年的跟踪监测来看,CBCT的精确度稳定性较好。同时,专用的QA TOOL plus使得质控工作非常方便、快捷,在此过程中检测人员不需要太多交互,系统通过全自动的算法,就能自动给出测试结果。AlDahlawi等[7]使用一种区别于制造商的标记工具进行连续监测,也得出基于CBCT定义的立体定向坐标信息是稳定的,并与标准的基于框架定义的立体定向坐标信息有很好的一致性。
空间分辨率受多种因素影响,由于以全分辨率获得的体积数据集很大,大多数机载的CBCT远低于其最佳性能的空间分辨率[8]。而在本系统中空间分辨率的主要限制是体素大小,由于体素大小为0.5 mm,因此其理论极限是10 lp/cm。本组的检测中CTDI6.3模式下空间分辨率能稳定在8 lp/cm,基本接近诊断CT的水平。王运来等[9]在模体下研究得出随着CBCT管电压逐渐增加,空间分辨率明显提高,但是某一尺寸的模体存在最佳管电压,继续增加管电压不能提高空间分辨率。在常规的质量控制中,评估分辨出的每厘米线对数是常用的方法,它能直观、快速地得出空间分辨率。而一些文献报道的采用调制传递函数(modulation transfer function,MTF)定量分析空间分辨率,能提供比较客观的量值[10-12]。
对比度-噪声比考虑了两组织间的相对信号差,是评价图像质量的一项重要指标。在本次检测中发现CTDI2.5扫描图像的噪声相比CTDI6.3明显增加,说明相同硬件和管电压条件下,CTDI6.3相比CTDI2.5管电流的增加使得光子数增加,提高了信噪比。张坤等[13]研究加速器机载CBCT发现,在头部扫描模式下,随着管电流的提高,噪声最大可降低43.07%。Takei等[14]研究发现CBCT管电流增加1倍时,头部和胸部影像噪声为原来的2/3。而本研究中依据厂商提供的公式计算对比度-噪声比,这与直线加速器型的计算方式有一些不同[15-16]。
对于理想状态下均匀材料的物质,图像重建应是恒定的。但是由于散射线、射束硬化以及重像和滞后的原因,图像伪影造成重建体积的CT值会有偏差。重像和滞后主要来自于探测器之前的曝光,这两种效应在本系统中相比前两者的影响较小。而本系统中通过蒙特卡罗模拟对X射线管和辐射传输建模,以优化蝶形均整器,可以减少散射线。但是蝶形均整器本身也会使射束硬化,因此很难将伪影分离出来。由于各种伪影和伽玛刀的机械限制,均匀性的评价标准是参照厂商设备调试后的基准值,相比加速器型的均匀性评价标准有所不同[17-19]。
在美国医学物理学家协会(AAPM)TG178报告[20]中推荐的Leksell Icon型伽玛刀CBCT质量控制是基于瑞典医科达公司指导文件给出的检测项目和评价标准,即本研究中CBCT精度、空间分辨率、对比度-噪声比和均匀性的检测。在本系统默认模式中CBCT精度至少每月测试1次,而对于患者多、CBCT使用频率较高的医疗机构,有必要提高CBCT精度验证的频率。AAPM TG178报告建议治疗需要使用CBCT时,当天应当进行CBCT精度验证,而对于CBCT图像质量则推荐进行月度检测[20]。
目前,各型直线加速器的CBCT质量控制也主要参照厂商的指导文件以及AAPM TG142报告[21]、AAPM TG179报告[8]和AAPM TG198报告[22]的内容。由于伽玛刀设备机械和软件系统的限制,CBCT设计参数的差别以及缺乏相应的评价标准等,本系统的CBCT质量控制分析评价标准与直线加速器型的是不通用的。无论是美国瓦里安加速器OBI系统还是医科达加速器XVI系统,都有独立的CBCT分析软件进行在线和离线分析。而本系统中的CBCT医科达公司并未设计独立的分析软件,其只能在伽玛刀控制系统中分析。目前的设计仅有测量CT值和标准差的功能,有些项目无法得到分析结果,且退出系统后无法再离线分析。而一些常用的分析项目如低对比度分辨率,一般在CBCT头部扫描中表现较差,难以分辨软组织,通常根据骨性结构进行配准[13, 23];CT值线性和准确度只在CT数据用于剂量计算时才变得重要[8],本系统中CBCT的图像不用于剂量计算。上述两项厂商都没有给出相应的评价标准。而CTDI厂商虽然给出了预设值,但缺乏偏离预设值的评价标准。
综上所述,伽玛刀上引入CBCT后开展的临床应用,增加了其治疗的灵活性。虽然CBCT对成像的质量要求达不到诊断CT的水平,但是图像质量对立体定向坐标信息的定义和验证是伽玛刀治疗的关键。而诸多质量控制的环节例如物理师模式下的质量控制、CBCT专用软件系统的配置等还需要提供技术支持。因此,常规的CBCT质量控制除了参考厂商的调试基线值外,针对伽玛刀设备统一的分析评价标准有待进一步完善。
利益冲突 本研究未因进行该研究而接受任何不正当的职务或财务利益,在此对研究的独立性和科学性予以保证
作者贡献声明 蔡俊涛负责实施研究、收集文献、数据采集、数据分析和论文撰写;徐云波负责数据采集和数据分析;李鹏负责指导论文的撰写和修改
[1] |
Stieler F, Wenz F, Abo-Madyan Y, et al. Adaptive fractionated stereotactic Gamma Knife radiotherapy of meningioma using integrated stereotactic cone-beam-CT and adaptive re-planning (a-gkFSRT)[J]. Strahlenther Onkol, 2016, 192(11): 815-819. DOI:10.1007/s00066-016-1008-6 |
[2] |
Seneviratne DS, Hadley AR, Peterson JL, et al. Assessment of unintended shifts during frame-based stereotactic radiosurgery using cone beam computed tomography image guidance[J]. J Neurooncol, 2020, 148(2): 273-279. DOI:10.1007/s11060-020-03463-2 |
[3] |
Alaei P, Spezi E. Imaging dose from cone beam computed tomography in radiation therapy[J]. Phys Med, 2015, 31(7): 647-658. DOI:10.1016/j.ejmp.2015.06.003 |
[4] |
Posiewnik M, Piotrowski T. A review of cone-beam CT applications for adaptive radiotherapy of prostate cancer[J]. Phys Med, 2019, 59: 13-21. DOI:10.1016/j.ejmp.2019.02.014 |
[5] |
Rosa C, Caravatta L, Di Tommaso M, et al. Cone-beam computed tomography for organ motion evaluation in locally advanced rectal cancer patients[J]. Radiol Med, 2021, 126(1): 147-154. DOI:10.1007/s11547-020-01193-z |
[6] |
Washio H, Ohira S, Funama Y, et al. Accuracy of dose calculation on iterative CBCT for head and neck radiotherapy[J]. Phys Med, 2021, 86: 106-112. DOI:10.1016/j.ejmp.2021.05.027 |
[7] |
AlDahlawi I, Prasad D, Podgorsak MB. Evaluation of stability of stereotactic space defined by cone-beam CT for the Leksell Gamma Knife Icon[J]. J Appl Clin Med Phys, 2017, 18(3): 67-72. DOI:10.1002/acm2.12073 |
[8] |
Bissonnette JP, Balter PA, Dong L, et al. Quality assurance for image-guided radiation therapy utilizing CT-based technologies: a report of the AAPM TG-179[J]. Med Phys, 2012, 39(4): 1946-1963. DOI:10.1118/1.3690466 |
[9] |
王运来, 廖雄飞, 葛瑞刚. 加速器锥形束CT成像参数对空间分辨率的影响[J]. 中国医学影像技术, 2010, 26(6): 1173-1175. Wang YL, Liao XF, Ge RG. Variations of spatial resolution with imaging parameters for kilovoltage cone-beam CT[J]. Chin J Med Imaging Technol, 2010, 26(6): 1173-1175. DOI:10.13929/j.1003-3289.2010.06.067 |
[10] |
庄永东, 王彬, 朱金汉, 等. 医用直线加速器机载影像系统QC图像定量评估方法研究[J]. 中华放射肿瘤学杂志, 2017, 26(4): 442-447. Zhuang YD, Wang B, Zhu JH, et al. A quantitative evaluation of quality control image for on-board imaging system of medical linear accelerator[J]. Chin J Radiat Oncol, 2017, 26(4): 442-447. DOI:10.3760/cma.j.issn.1004-4221.2017.04.016 |
[11] |
Nakahara S, Tachibana M, Watanabe Y. One-year analysis of Elekta CBCT image quality using NPS and MTF[J]. J Appl Clin Med Phys, 2016, 17(3): 211-222. DOI:10.1120/jacmp.v17i3.6047 |
[12] |
Peng J, Li H, Laugeman E, et al. Long-term inter-protocol kV CBCT image quality assessment for a ring-gantry linac via automated QA approach[J]. Biomed Phys Eng Express, 2020, 6(1): 015025. DOI:10.1088/2057-1976/ab693a |
[13] |
张坤, 吴炎炎, 熊兵, 等. 机载CBCT扫描协议对图像质量的影响分析[J]. 现代肿瘤医学, 2022, 30(9): 1660-1663. Zhang K, Wu YY, Xiong B, et al. Analysis of the influence of airborne CBCT scanning protocol on image quality[J]. J Mod Oncol, 2022, 30(9): 1660-1663. DOI:10.3969/j.issn.1672-4992.2022.09.027 |
[14] |
Takei Y, Monzen H, Matsumoto K, et al. Registration accuracy with the low dose kilovoltage cone-beam CT: a phantom study[J]. BJR Open, 2019, 1(1): 20190028. DOI:10.1259/bjro.20190028 |
[15] |
Jiang X, Fang C, Hu P, et al. Fast and effective single-scan dual-energy cone-beam CT reconstruction and decomposition denoising based on dual-energy vectorization[J]. Med Phys, 2021, 48(9): 4843-4856. DOI:10.1002/mp.15117 |
[16] |
Romero IO, Li C. A feasibility study of time of flight cone beam computed tomography imaging[J]. J Xray Sci Technol, 2021, 29(5): 867-880. DOI:10.3233/XST-210918 |
[17] |
张丽敏, 王克强. 锥形束CT低剂量模式可行性研究[J]. 中国医疗设备, 2021, 36(10): 144-148. Zhang LM, Wang KQ. Feasibility study on low-dose protocol for cone beam CT[J]. Chin Med Dev, 2021, 36(10): 144-148. DOI:10.3969/j.issn.1674-1633.2021.10.033 |
[18] |
汪涛, 冯汉升, 李实, 等. 锥形束CT自动化图像QA软件的设计与实现[J]. 中国医疗器械杂志, 2019, 43(1): 25-28. Wang T, Feng HS, Li S, et al. Design and implementation of automated QA software for cone beam ct image[J]. Chin J Med Instrum, 2019, 43(1): 25-28. DOI:10.3969/j.issn.1671-7104.2019.01.007 |
[19] |
Taneja S, Barbee DL, Rea AJ, et al. CBCT image quality QA: establishing a quantitative program[J]. J Appl Clin Med Phys, 2020, 21(11): 215-225. DOI:10.1002/acm2.13062 |
[20] |
Petti PL, Rivard MJ, Alvarez PE, et al. Recommendations on the practice of calibration, dosimetry, and quality assurance for gamma stereotactic radiosurgery: Report of AAPM task group 178[J]. Med Phys, 2021, 48(7): e733-e770. DOI:10.1002/mp.14831 |
[21] |
Klein EE, Hanley J, Bayouth J, et al. Task Group 142 report: quality assurance of medical accelerators[J]. Med Phys, 2009, 36(9): 4197-4212. DOI:10.1118/1.3190392 |
[22] |
Hanley J, Dresser S, Simon W, et al. AAPM task group 198 report: an implementation guide for TG 142 quality assurance of medical accelerators[J]. Med Phys, 2021, 48(10): e830-e885. DOI:10.1002/mp.14992 |
[23] |
李俊禹, 吴昊, 杨敬贤, 等. 基于Varian锥形束CT影像质量的直线加速器选择策略[J]. 中国医学物理学杂志, 2019, 36(12): 1367-1372. Li JY, Wu H, Yang JX, et al. LINAC selection strategy based on quality of Varian cone beam CT image[J]. Chin J Med Phys, 2019, 36(12): 1367-1372. DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.12.001 |