2025, Vol. 45
容积旋转调强放射治疗(volume modulated arc therapy，VMAT)技术具有高靶区适形度和低危及器官照射风险等优势，目前已成为鼻咽癌治疗的主要技术手段之一[1-2]。VMAT计划非常复杂，需进行计划验证以保障患者安全[3-5]，鼻咽癌VMAT计划较其他病种更为复杂，γ通过率通常低于其他病种[6]。
已有研究表明不同发病部位[7]、计划总跳数(MU)、子野数目、最大射野面积、平均射野面积、小野分数、闭叶分数、最小子野面积设置、生成子野序列方式等对调强计划验证通过率有影响[8-14]；当前有学者引入了许多新的指标比如MCSv和LTMCSv来评价VMAT计划的复杂性[15]，国内也有文献报道鼻咽癌VMAT计划γ通过率与调强复杂指数(MCS)之间有较弱相关性[5]，目前这方面的研究大体可分为三类复杂性指标：通量指标、传递能力指标和准确性指标[13]，多叶准直器(MLC)复杂度指标是影响VMAT计划验证通过率的重要因素[11, 13, 15-16]。因此，本研究选取了鼻咽癌VMAT计划的MLC复杂度指标，分析其对计划验证结果的影响，为较低通过率的鼻咽癌VMAT计划提供干预方向。
资料与方法1.临床资料：取鼻咽癌VMAT计划60例，靶区勾画包括原发肿瘤区的计划靶区PGTVnx、原发肿瘤高危临床肿瘤区的计划靶区PTV1、原发肿瘤低危临床肿瘤区和淋巴结的临床肿瘤区的计划靶区PTV2、转移淋巴结肿瘤区的计划靶区PGTVnd。鼻咽癌靶区处方剂量PGTVnx为7 006 cGy，PTV1为6 445 cGy，PTV2为5 280 cGy，PGTVnd按高危程度为6 445~7 006 cGy，分次为33次。
2.计划设计：60例鼻咽癌VMAT计划采用RayStation 4.7.5计划系统设计，VMAT计划的执行机器为美国Varian Trilogy直线加速器，VMAT计划剂量率范围50~600 MU/min，机架最大速度为4.8°/s，MLC为60对叶片，中间40对等中心投影厚度5 mm，两侧各10对等中心投影厚度为10 mm的叶片，最大射野为40 cm × 40 cm，MLC最大运动速度为2.25 cm/s，控制点(control point，CP)间距为2°，计划经充分迭代优化后完成，且均能满足临床要求。导出计划文件，解析其每个CP的120片叶片的位置。MLC复杂度指标统计如下：
(1) 平均射野面积(mean field area，MFA)：计算每个CP末打开的MLC形成的射野在等中心处的投影面积，将所有CP的射野面积相加，然后除以CP的总数，得到MFA，计算公式见式(1)：
| $ M F A=\left(\sum\limits_{c p_i=1}^{c p_s} A_{c p_i}\right) / c p_s $ | (1) |
式中，cpi为第i个CP，cps为该计划的CP总数；Acpi为第i个CP的射野在等中心处的投影面积。
(2) 射野面积加权平均值(MFAW)：所有CP的射野面积考虑MU权重后的加权平均值，计算公式见式(2)：
| $ M F A_W=\sum\limits_{c p_i=1}^{c p_s} A_{c p_i} \times \frac{M U_{c p_i}}{M U_{c p_s}} $ | (2) |
式中，MUcpi为第i个CP的跳数；MUcps为VMAT计划的总跳数。
(3) 平均叶尖间隙(average leaf gap，ALG)：射野内所有MLC打开的平均宽度，计算公式见式(3)：
| $ A L G=M F A / D $ | (3) |
式中，D为射野长度(y方向钨门的间距)。
(4) 叶尖间隙加权平均值(ALGW)：射野内所有MLC打开的宽度的加权平均值，计算公式见式(4)：
| $ A L G_W=M F A_W / D $ | (4) |
(5) 小野分数(small aperture score，SAS)：统计计划所有CP中打开宽度分别为0~1 cm、1~2 cm、2~3 cm、3~4 cm、4~5 cm、5~6 cm、6~40 cm的MLC叶片对形成的叶片对面积占总射野面积的比值，计算公式见式(5)：
| $ \operatorname{SAS}\left(x_1 \sim x_2\right)=\sum\limits_{c p_i=1}^{c p_s} A\left(x_1<d \leqslant x_2\right)_{c p_i} / \sum\limits_{c p_i=1}^{c p_s} A_{c p_i} $ | (5) |
式中，d为MLC叶片对的间距；A(x1 < d≤x2)为所有叶片间距在x1 < d≤x2范围内MLC对形成的射野在等中心处的投影面积。
(6) 小野分数加权平均值(SASW)：统计计划所有CP中打开宽度分别为0~1 cm、1~2 cm、2~3 cm、3~4 cm、4~5 cm、5~6 cm、6~40 cm的MLC叶片对形成的叶片对加权后的面积占加权后总射野面积的比值，计算公式见式(6)：
| $ \begin{gathered} \operatorname{SAS}_{\mathrm{W}}\left(x_1 \sim x_2\right)= \\ \left(\sum\limits_{c p_i=1}^{c p_s} A\left(x_1<d \leqslant x_2\right)_{c p_i} \times \frac{M U_{c p_i}}{M U_{c p_s}}\right) / \mathrm{MFA}_{\mathrm{W}} \end{gathered} $ | (6) |
3.计划验证：计划在瓦里安Trilogy直线加速器上执行，采用德国PTW公司的Detector 1500矩阵和OCTAVIUS 4D膜体进行剂量测量。采用最大剂量归一的γ分析法，10%的剂量阈值，分析3%/3 mm、3%/2 mm、2%/2 mm条件下相关计划的剂量验证通过率。
4.统计学处理：采用SPSS 22.0软件进行数据的统计学分析，计量资料以x±s表示，采用Pearson法双变量相关性分析得出鼻咽癌VMAT计划MLC复杂度指标与计划验证通过率的相关性，|R| < 0.4为弱相关，0.4≤|R|≤0.7为中度相关，|R|>0.7为强相关，P < 0.05则认为该相关性有统计学意义。采用受试者工作特征曲线(ROC)进行效能分析，γ通过率阈值为3%/2 mm条件下95%，分析对应MLC复杂度指标的受试者工作特征曲线下面积(AUC)、截断值、灵敏度、特异性、真阳性(TP)、真阴性(TN)、伪阳性(FP)、伪阴性(FN)的结果。
结果1.MFA和MFAW：图 1为60个VMAT计划的MFA和MFAW随γ通过率(3%/2 mm)分布，MFA的最大值为87.83 cm2，最小值为25.36 cm2，均值和标准差为(44.04±12.76)cm2；MFAW的最大值为86.66 cm2，最小值为25.36 cm2，均值和标准差为(43.56±12.09)cm2。
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图 1 平均射野面积(MFA)及其加权后的值(MFAW)随γ通过率(3%/2 mm)分布 Figure 1 Distributions of mean field area (MFA) and its weighted value (MFAW) as a function of the γ-pass rate (3%/2 mm) |
2.ALG和ALGW：图 2为60个VMAT计划的ALG和ALGW随γ通过率(3%/2 mm)分布，ALG的最大值为3.51 cm，最小值为1.17 cm，均值和标准差为(1.81±0.47)cm；ALGW的最大值为3.47 cm，最小值为1.20 cm，均值和标准差为(1.79±0.44)cm。
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图 2 平均叶尖间隙(ALG)及其加权后的值(ALGW)随γ通过率(3%/2 mm)分布 Figure 2 Distributions of average leaf gap (ALG) and its weighted value (ALGW) as a function of the γ-pass rate (3%/2 mm) |
3. SAS和SASW：图 3为SAS和SASW随γ通过率(3%/2 mm)分布。由图 3可知，SAS(0~1 cm)、SAS(1~2 cm)、SAS(2~3 cm)的占比高，则γ通过率通常较低，而SAS(4 ~ 5 cm)、SAS(5 ~ 6 cm)、SAS(6~40 cm)的占比高，则γ通过率通常较高SASW的结果与SAS类似。
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图 3 小野分数(SAS, A)及其加权后的值(SASW，B)随γ通过率(3%/2 mm)分布 Figure 3 Distributions of small aperture score (SAS, A) and its weighted value (SASW, B) as a function of the γ-pass rate (3%/2 mm) |
4.MLC复杂度指标与γ通过率的相关性分析：表 1为MLC复杂度指标与γ通过率的相关性分析结果，3%/3 mm、3%/2 mm、2%/2 mm标准下，60个VMAT计划的MFA、MFAW、ALG、ALGW与γ通过率均呈强正相关关系；SAS(0~ 1 cm)、SAS(1~2 cm)、SAS(2~3 cm)、SAS(3~ 4 cm)与γ通过率呈负相关，SAS(4~5 cm)、SAS(5~6 cm)、SAS(6~40 cm)与之呈正相关，SASW的结果略强于SAS的结果。表 2为MLC复杂度指标之间的相关性分析结果，MFA、ALG之间，ALG、SAS之间具有相关性，MFA与ALG呈正相关，ALG与SAS(0~1 cm)、SAS(1~2 cm)、SAS(2~3 cm)、SAS(3~4 cm) 呈负相关，与SAS(4~5 cm)、SAS(5~6 cm)、SAS(6~40 cm) 呈正相关，加权后结果类似。
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表 1 MLC复杂度指标与γ通过率的相关性分析结果 Table 1 Analytical results of correlations between MLC complexity metrics and the γ-pass rate |
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表 2 MLC复杂度指标之间的相关性分析结果 Table 2 Analytical results of correlations among MLC complexity metrics |
图 4是以3%/2 mm标准下95%为容差阈值绘制的MLC复杂度指标ROC曲线。表 3是MLC复杂度指标的ROC分析结果，包含AUC值、截断值、灵敏度、特异性、TP、TN、FP、FN的结果，MFA、MFAW、ALG、ALGW、SAS(0~1 cm)、SAS(1~2 cm)、SAS(2~3 cm)、SAS(6~40 cm)、SASW(0~1 cm)、SASW(1~2 cm)、SASW(2~3 cm)、SASW(6~40 cm) 对预测剂量验证结果是否超过阈值均具有非常好的效果(AUC >0.9，P < 0.05)。
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注：MFA. 平均射野面积；MFAW. 射野面积加权平均值；ALG. 平均叶尖间隙；ALGW. 叶尖间隙加权平均值；SAS. 小野分数；SASW. 小野分数加权平均值 图 4 以3%/2 mm标准下95%为容差阈值绘制的MLC复杂度指标ROC曲线A.MFA和MFAW；B.ALG和ALGW; C.SAS；D.SASW Figure 4 ROC curves for MLC complexity metrics plotted at a 95% tolerance level under the 3%/2 mm criterionA.MFA and MFAW; B.ALG and ALGW; C.SAS; D.SASW |
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表 3 MLC复杂度指标的ROC分析结果 Table 3 ROC-derived analytical results for MLC complexity metrics |
讨论
调强计划和传输过程中有很多误差来源，计划系统建模的精度、机器执行的不稳定性以及调强剂量验证工具的准确度等等，都将对计划验证通过率造成差异[17-18]。对影响计划验证结果的因素分析时，由于误差来源太多，每家单位的加速器状态、治疗计划系统中的加速器建模精度、剂量验证设备的类型、所分析的γ通过率参数设置等的不同都会影响其相关性，在不同的机构会得出不同的结论，目前尚无统一结论。但调强计划复杂性不容被忽视，每个单位可根据自己的经验，选取适用于自身的评估指标。本研究期望对鼻咽癌VMAT计划的MLC复杂度指标进行分析，为验证通过率较低的鼻咽癌VMAT计划提供干预方向，也可为存在相似问题单位提供参考。
研究显示，计划MFA、MFAW与计划验证通过率均呈正相关性，3%/2 mm标准下MFA、MFAW与计划验证通过率的相关系数为0.79、0.81，相关性很强，上述结果与Crowe等[10]对静态调强的研究结论相符，Crowe等[10]对122个前列腺静态调强计划中验证通过和不通过的IMRT计划的复杂指标进行了比较，通过的计划组MFA值更大(P=0.021)。MFAW与计划验证通过率相关性强于MFA，表明单独统计MFA有一定的局限性，需要考虑剂量权重的影响。研究显示在3%/2 mm标准下，ALG、ALGW与计划验证通过率的相关系数为0.79、0.81，该相关性强度和MFA、MFAW与γ通过率的相关性强度基本一致。单独评估MFA、MFAW的大小与γ通过率的相关性有一定的局限性，未考虑到不同鼻咽癌患者VMAT计划的射野长度可能不同。郭冉等[9]对68例多个部位IMRT计划剂量验证结果分析发现，Local通过率与子野平均面积之间没有明显相关性，本研究中MFA、MFAW与鼻咽癌VMAT计划相关性较强的原因可能是鼻咽癌靶区长度差异较小，导致射野长度差异不大，ALG、ALGW与MFA、MFAW高度相关所致，对于其他靶区长度差异很大的病种，该结论可能不适用，叶片打开宽度才是关键因素。SAS、SASW与计划验证通过率的相关性研究结果表明，SAS(0~1 cm)和SASW(0~1 cm) 与计划验证通过率的相关性高于MFA、MFAW、ALG、ALGW的结果，表明MLC形成的狭窄射野造成剂量计算和测量的不确定性增加是导致VMAT计划验证通过率降低的重要原因。
MLC复杂度指标之间的相关性分析结果证明了ALG、ALGW与MFA、MFAW高度相关(RMFA VS ALG =0.98、RMFAW VS ALGW =0.98)，鼻咽癌VMAT计划MFA、MFAW越小，则ALG、ALGW越小，SAS(0~1 cm)、SASW(0~1 cm)越高，造成剂量计算和测量的不确定性增加，导致VMAT计划验证通过率降低，SAS(0~1 cm)、SASW(0~1 cm) 或许是影响计划验证通过率更为根本的原因。
MLC复杂度指标的ROC分析结果表明，MFA、MFAW、ALG、ALGW、SAS(0~1 cm)、SAS(1~2 cm)、SAS(2~3 cm)、SAS(6~40 cm)、SASW(0~1 cm)、SASW(1~2 cm)、SASW(2~3 cm)、SASW(6~40 cm) 的AUC值均>0.9，对预测剂量验证结果是否超过阈值具有非常好的效果，该结果高于Dechambre等[16]报道的结果：SAS的AUC为0.82、MFA的AUC为0.66，也高于Li等[15]报道的新复杂度指标结果：NMCSv的AUC为0.809、LTMCSv的AUC为0.742，其原因可能是本研究采用了同一病种，减少了其他因素的干扰。
贺先桃等[19]报道了VMAT计划的平均射野面积的大小与计划的调制程度有关，如在相同的靶区条件下，限制MLC的速度可使得VMAT计划的平均射野面积增加，计划验证通过率增加，但计划的调制能力降低。因此计划参数设计和计划优化程度都会影响MFA、MFAW、ALG、ALGW、SAS(0~1 cm)、SASW(0~1 cm)值的变化，造成计划验证通过率的变化，更改计划的调制参数可作为提高计划验证通过率的一种干预方式。
鼻咽癌VMAT计划验证通过率和MLC复杂度指标具有很强的相关性，相关指标对预测剂量验证结果具有非常好的效果；MLC形成的狭窄射野造成剂量计算和测量的不确定性增加是导致VMAT计划验证通过率降低的重要原因。必要时需要对验证通过率低的计划进行干预，比如限制MLC速度、MU总跳数等，增大射野面积和叶片打开宽度，提高计划验证通过率。该结果与TPS建模的精度和剂量验证工具的准确度差异相关，而加速器状态、治疗计划系统中的加速器建模精度、剂量验证设备的类型、所分析的γ通过率参数设置等的不同都会影响其相关性。因此，本研究的结论仅适用于研究中所涉及的加速器类型、所采用的TPS模型和特定的剂量验证仪器，可为相似问题提供参考。
利益冲突 所有作者均声明不存在利益冲突
作者贡献声明 谭军文负责设计研究方案，研究实施及论文撰写、修改；龙雨松、贺先桃、李钢、冯永富、梁卫学：数据采集及分析；王占宇负责技术指导、论文修改
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