容积旋转调强(VMAT)作为一种精准放疗手段，对照射剂量投射精准度有更高的要求，需要剂量验证来确保患者受到准确的剂量照射^[1]。常规的VMAT剂量验证方式多采用胶片或者三维矩阵来进行治疗前验证，但该方法过程繁琐，其验证结果容易受到摆位误差以及探测器灵敏度的影响，且不能反映患者实际治疗过程中剂量的偏差^[2-6]。电子射野影像系统(EPID)直接安装于加速器上，操作方便且具有较高的空间分辨率和较好的剂量学特性，使其逐步成为治疗前或在体剂量验证的有效工具^[7-12]。联影uRT-linac 506c直线加速器是新一代自主研发的国产高性能加速器，配备了智能全流程EPID质量控制、剂量监测和EPID数据三维重建系统，可方便地开展治疗前、在体2D或3D剂量验证工作^[13-14]。本研究基于新装机的uRT-linac 506c直线加速器，通过治疗前三维半导体矩阵剂量验证、治疗前EPID剂量验证和在体EPID 3D剂量验证3种验证方法来研究联影加速器剂量验证效果，同时对不同部位肿瘤、临床允许的摆位误差以及整个治疗过程中的剂量验证γ通过率进行分析，研究其在临床中的应用。

1. 病例资料：选取河南省人民医院肿瘤中心2021年5月至2022年7月行VMAT放疗患者68例(头颈部32例，胸部16例，腹盆部20例)，其中，男性38例，女性30例，中位年龄54岁。所有VMAT放疗计划使用联影uRT-TPS计划系统设计，射野均小于25 cm×25 cm，以确保射野边界不超出EPID的接收范围，在联影uRT-linac 506c直线加速器上验证执行。入选患者治疗时均严格执行了FBCT位置验证，且治疗过程中有完整的在体剂量验证数据。

2.剂量验证: 对每一例患者均实行治疗前Arccheck剂量验证(Pre Arccheck)、治疗前EPID剂量验证(Pre EPID)以及在体EPID剂量验证(In vivo EPID)。验证设备为Sunnuclear三维半导体矩阵Arccheck及其分析软件、联影智能EPID质量控制与剂量检测系统以及基于蒙特卡罗算法的在体EPID数据三维剂量重建系统。剂量验证前，校正加速器中心点、剂量输出、EPID以及机械运动参数等均在国家标准范围内。Pre Arccheck剂量验证作为一种有效的方法被广泛应用于临床，因此，本研究将Pre Arccheck作为对照组，基于联影加速器的Pre EPID和In vivo EPID作为实验组。

Pre Arccheck剂量验证：基于联影uRT-TPS计划系统将患者治疗计划移植到Arccheck模体并计算得到Pre Arccheck验证计划。严格按照摆位要求将Arccheck模体摆放到治疗床上，并在其配套软件中选择最新的剂量和阵列校准文件，预热，置零消除本底。在QA模式下执行患者放疗计划并记录测量结果，将验证计划数据和测量数据进行γ分析并记录结果。

Pre EPID剂量验证：基于联影uRT-TPS计划系统将患者治疗计划移植到EPID并计算得到Pre EPID验证计划。将EPID板移动至验证位置(等中心层面)，在QA模式下执行患者治疗计划，同时在联影智能EPID质量控制与剂量检测系统中记录测量结果，最后对验证计划数据和测量数据进行γ分析并记录结果。

In vivo剂量验证：在患者治疗时，将EPID板移动至在体剂量验证位置(等中心层面下45 cm)，EPID将获取治疗过程中的透射通量。治疗结束后将采集的EPID影像数据导入到联影uRT-TPS计划系统，采用蒙特卡罗算法快速重建患者治疗中的真实三维剂量，与治疗计划三维剂量做γ分析并记录结果。为了研究整个治疗过程中In vivo EPID剂量验证变化趋势，每位患者均在前3次治疗和随后每周1次治疗时做FBCT位置验证，当摆位误差左右方向x、头脚方向y和垂直方向z任一方向偏差>3 mm时进行位置校正，否则不进行校正。为了统一量化摆位误差，本研究根据x、y和z计算三维摆位偏差d^[15]，$ d=\left|\sqrt{x^2+y^2+z^2}\right|$。若执行位置校正，则三维摆位偏差为0。位置验证的当天同时做In vivo EPID剂量验证，共获取5周(首周前3次、后每周1次)的In vivo EPID剂量验证数据。

3. γ分析：参照美国医学物理学家协会(AAPM)TG-53号报告^[16]及本中心要求，γ分析限定条件为：剂量计算网格为2.5 mm，测量数据默认插值为1 mm，绝对最大剂量进行归一，剂量阈值10%，3%(剂量误差)/3 mm(吻合距离)下通过率≥95%。

4. 统计学处理：本研究统计学分析采用SPSS 17.0软件，计量资料符合正态分布，以x±s形式表示，行t检验；三维摆位偏差与γ通过率相关性采用Pearson法分析。P < 0.05为差异具有统计学意义。

1. γ通过率：68例患者Pre Arccheck、Pre EPID和In vivo EPID剂量验证及统计分析结果如下。In vivo EPID γ通过率为(94.15±3.84)%，低于Pre Arccheck的(98.86±1.48)%(t=9.43，P < 0.05)；Pre EPID γ通过率均值为(99.97±0.10)%，高于Pre Arccheck(t=-6.12，P < 0.05)。根据病患部位，胸部和腹盆部的In vivo EPID γ通过率分别为(93.25±3.34)%和(93.87± 4.68)%，与头颈部的(94.78±3.49)%之间差异无统计学意义(P>0.05)。

2. 摆位误差对In vivo EPID γ通过率的影响：为了研究临床允许摆位误差(3 mm内)对In vivo EPID γ通过率的影响，本研究首先根据摆位误差计算每例患者首次治疗时的三维摆位偏差d(1.46± 1.51)mm，其次计算每例患者Pre EPID γ通过率和首次In vivo EPID γ通过率之间的差值(5.56±3.72)%，两组数据无相关关系(P>0.05)。

3. 治疗过程中In vivo EPID γ通过率的变化：为了研究不同治疗阶段In vivo EPID γ通过率的变化趋势，本文将每例患者前3次In vivo EPID γ通过率的均值作为第1周数据，此后每周1次，连续5周。随着治疗时间的增加，In vivo EPID γ通过率逐步减小，由第1周的(94.15±3.84)%、第2周的(93.51±4.27)%、第3周的(92.47±3.86)%、第4周的(92.31±3.72)%到第5周的(92.15±3.24)%；从第3周开始至第5周，In vivo EPID γ通过率与第1周的相比，差异均有统计学意义(t=2.48、2.75、3.09，P < 0.05)。

与Arccheck模体相比较，应用EPID进行治疗前剂量验证不仅探测精度更高，而且可以减少摆位误差的影响，应该具有更高的γ通过率。本研究中，Pre EPID γ通过率均值为99.97%，显著高于Pre Arccheck γ通过率98.86%，两组γ通过率均远大于临床要求的95%。该结果体现了联影加速器较好的整体稳定性和精准度，为后续在体剂量验证结果的可靠性提供了保障。

尽管治疗前剂量验证的方法已经广泛应用于临床，但该类方法无法直接反映患者实际所受剂量的偏差。近年来，基于EPID的在体剂量验证方法的研究得到了深入发展^[7]。吴志强等^[17]基于EPID 2D在体剂量验证方法对30例鼻咽癌患者进行研究，发现该方法可以有效评估调强放疗患者实时剂量的准确性。谭霞等^[18]将在体剂量验证的方法应用到宫颈癌的调强放疗中，发现其可以有效监测患者的在体剂量变化。Feng等^[19]对不同部位20例患者IMRT在体剂量验证γ通过率为(87.8±14.0)%，明显低于治疗前模体验证的(99.6±1.0)%。本研究发现，In vivo EPID γ通过率为(94.15±3.84)%，显著低于Pre Arccheck γ通过率(98.86±1.48)%，与上述研究结论相一致。相对于头颈部来说，胸部和腹盆部靶区更易受到呼吸运动、胃肠蠕动或膀胱充盈的影响，可能影响患者实际剂量。为了研究不同部位的在体剂量验证结果是否存在差异，昌胜^[20]对14例头颈部和16例腹部的VMAT计划的在体剂量验证γ通过率进行分析，结果显示，头颈部大于腹部，但二者差异无统计学意义。本研究发现In vivo EPID γ通过率头颈部大于腹盆部、腹盆部大于胸部，但三者相比较差异无统计学意义，与上述研究结论一致。

研究表明，In vivo EPID γ通过率与摆位误差、器官运动、肿瘤消退以及CT图像的选择均密切相关^[17-19]。本研究中选取x、y和z方向摆位误差均小于3 mm作为临床可接受的标准，结果体现了3 mm以内的摆位误差不会影响在体剂量验证的γ通过率。在整个治疗过程中，本研究发现随着治疗的进行，In vivo EPID γ通过率呈现逐渐降低的趋势，体现了肿瘤消退可能影响了γ通过率，该结果可为自适应放疗提供一定的支持。有研究显示，造影剂对放疗剂量有一定的影响^[21]。本研究将所有病例In vivo EPID γ通过率分为增强组和平扫组，两者之间差异无统计学意义。除此之外，研究显示，In vivo EPID γ通过率也与EPID的性能以及三维剂量重建算法密切相关，相关的研究已经引起了广泛关注^{[7, 9, 22]}。

综上所述，本研究发现临床可接受的摆位误差(3 mm内)不影响在体剂量验证的γ通过率；因不同研究者的在体剂量验证γ通过率结果差异较大，故在体剂量验证γ通过率临床可接受阈值的确定仍需进一步的研究；治疗过程中在体剂量验证γ通过率的降低可能来自于肿瘤、危及器官的大小和位置变化，故可为自适应放疗的临床应用提供一定的支持。

利益冲突  无

作者贡献声明  谢家存负责方案执行、数据的收集和分析以及论文撰写；李良负责课题构思、流程指导；梁恒坡负责计划设计和论文修改；李亚琼、王志斌参与数据的分析