2025, Vol. 45
2. 安徽省肿瘤医院放疗科, 合肥 230031;
3. 中国科学技术大学核科学技术学院, 合肥 230026;
4. 安徽慧软科技有限公司, 合肥 230026
2. Department of Radiation Oncology, Anhui Provincial Cancer Hospital, Hefei 230031, China;
3. School of Nuclear Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China;
4. Anhui Wisdom Technology Co., Ltd, Hefei 230026, China
容积弧形调强放射治疗(VMAT)计划涉及众多复杂参数，为保证放疗剂量精确性，需要对计划进行剂量学验证[1]。目前最常用的方法是基于测量的验证，如利用ArcCHECK等设备测量三维体积剂量并进行γ分析，但该过程繁琐、浪费人力且占用机器较长的治疗时间[2-4]。许多放疗中心常基于计划复杂程度、治疗部位等选取部分计划进行剂量学验证[5-6]，但选取的标准不统一，可能会影响患者治疗效果。基于软件的独立剂量计算是另一种剂量验证方法，其利用计划或治疗的日志文件配合独立算法重新计算三维剂量。现有的独立剂量计算软件有SciMoCa、CloudMC、Mobius3D等[7-9]。与之相比，ArcherQA是基于GPU的蒙特卡罗算法的独立剂量验证系统，具有耗时短、精准度高等优点[10-11]。但美国医学物理学会(AAPM)TG-219报告[12]建议，基于软件的独立剂量计算验证只能作为测量剂量验证的有益补充，不能取代测量剂量验证。本研究提出一种混合剂量验证方法，通过分析计算确定ArcherQA系统的γ通过率阈值，选出放疗剂量潜在不精确的VMAT计划，进一步地进行测量验证。
材料与方法1.病例资料及VMAT计划设计：选取中国科学技术大学附属第一医院肿瘤放疗科2023年7月至2024年3月行VMAT治疗肿瘤患者196例进行回顾性研究，其中包括头颈部肿瘤患者66例、胸部肿瘤患者90例和腹盆部肿瘤患者40例。患者均采用Pinnacle3 V16.0治疗计划系统(TPS)、瑞典Elekta公司的Infinity直线加速器6 MV X射线进行VMAT计划设计，SmartArc优化，弧形间隔为4°，叶片运动速度小于0.5 cm/°，Adaptive Convolve引擎进行剂量计算。
2.VMAT计划的两种剂量验证方法
(1) 基于ArcCHECK模体的测量剂量验证：将患者VMAT放疗计划移植到ArcCHECK模体上进行验证计划设计，采用Adaptive Convolve算法进行剂量计算，剂量网格大小为3 mm × 3 mm × 3 mm。在使用ArcCHECK模体进行剂量验证前，首先对直线加速器的进行机械部分校准和绝对剂量刻度，然后再对ArcCHECK进行矩阵校准和绝对剂量、本底校准。将ArcCHECK测量结果与验证计划进行比较，取全局最大剂量点为归一点，去除剂量值小于归一点剂量10%的点(即TH=10%)，采用绝对剂量结合剂量距离差别的γ分析方法，分别统计在3%/3 mm、3%/2 mm和2%/2 mm下的γ通过率。
(2) 基于ArcherQA三维验证系统的剂量计算验证：ArcherQA系统由中国科学技术大学核医学物理研究所与安徽慧软科技有限公司合作研发，采用了基于GPU平台的高精度蒙特卡罗剂量计算引擎。计算验证方法为：首先将ArcCHECK模体的CT影像、验证计划及剂量数据以DICOM文件格式传输至ArcherQA系统，系统会自动调用蒙卡计算引擎独立计算模体的三维剂量分布，并与模体计划的参考剂量进行对比，分别计算在3%/3 mm、3%/2 mm和2%/2 mm标准下的γ通过率。
3.ArcherQA系统对ArcCHECK测量剂量验证结果的检测能力分析：本研究采用3种方式分析评价ArcherQA系统对ArcCHECK测量剂量验证结果的检测能力。
(1) 两种剂量验证的γ通过率相关性及线性回归拟合分析：分别统计ArcherQA系统与ArcCHECK在3%/3 mm、3%/2 mm和2%/2 mm标准下的γ通过率并计算平均值；对二者进行Pearson相关性分析，并进行线性回归拟合。
(2) 检测阳性结果的γ通过率阈值分析：根据AAPM TG-218报告[13]建议，本研究设定了两种ArcCHECK测量验证的γ通过率标准：分别为通用干预限值90%和通用容差限值95%(均为3%/2 mm，TH=10%)。在不同限值标准下，VMAT计划测量验证的γ通过率低于限值被认为剂量验证失败，被标记为阳性，否则为阴性；同理可以利用ArcherQA系统对VMAT计划进行标记。因此，所有VMAT计划被ArcCHECK测量验证和ArcherQA剂量计算验证分成4类：分别为真阳性(true positive，TP)、假阳性(false positive，FP)、假阴性(false negative，FN)和真阴性(true negative，TN)。
计算ArcherQA系统检测的敏感性和特异性参数。敏感性和特异性参数分别反应了ArcherQA系统对测量验证阳性和阴性结果的检测能力，其值的变化范围为0~1，越接近于1表明检测能力越强。分析计算得出ArcherQA系统完全(敏感性参数=100%)检测出ArcCHECK测量验证阳性结果时所需的γ通过率，并分析该γ通过率下的检测特异性。敏感性和特异性参数计算公式分别如下：
| $ \text { 敏感性 }=\frac{N(\mathrm{TP})}{N(\mathrm{TP})+N(\mathrm{FN})} $ | (1) |
| $ \text { 特异性 }=\frac{N(\mathrm{TN})}{N(\mathrm{TN})+N(\mathrm{FP})} $ | (2) |
式中，N(TP)、N(FP)、N(FN)和N(TN)分别为真阳性、假阳性、假阴性和真阴性的VMAT计划数量。
(3) 检测能力的接受者操作特征曲线(ROC)分析：通过调整ArcherQA系统的γ通过率标准，计算不同标准下的ArcherQA系统检测敏感性和特异性参数，并绘制ROC曲线，分析ROC曲线下的面积(AUC)。AUC值变化范围0.5~1，越接近于1表示其检测能力越好。
4.ArcherQA系统检测的γ通过率阈值在临床上的应用分析：另外选取50例VMAT治疗计划作为测试集，利用Pinnacle3 V16.0设计基于ArcCHECK模体的验证计划并进行实际测量验证，条件同上，统计各病例在3%/2 mm条件下的γ通过率。将该模体验证计划文件及剂量文件传输至ArcherQA系统，统计ArcherQA系统在3%/2 mm条件下的γ通过率。分析ArcherQA系统上述计算的γ通过率阈值对ArcCHECK测量验证的检测情况。
结果1.两种剂量验证的γ通过率相关性及线性回归拟合分析：见图 1，ArcCHECK测量验证和ArcherQA剂量计算验证的平均γ通过率分别为96.57%和97.28% (3%/3 mm)、94.38%和95.13% (3%/2 mm)、89.50%和89.86% (2%/2 mm)。Pearson相关性分析显示两种剂量验证方式在3%/3 mm、3%/2 mm和2%/2 mm标准下γ通过率的相关性系数分别为0.71、0.66和0.65 (P < 0.01)；线性回归拟合结果显示线性系数分别为0.54、0.56和0.61，相应的R2分别为0.51、0.45和0.43。
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图 1 ArcCHECK测量验证与ArcherQA剂量计算验证的γ通过率相关性及线性回归拟合分析 A. 3%/3 mm; B. 3%/2 mm; C. 2%/2 mm Figure 1 Correlation and linear regression analyses of γ passing rates for dosimetric verification using ArcCHECK phantom-based measurement and the ArcherQA system A. 3%/3 mm; B. 3%/2 mm; C. 2%/2 mm |
2.ArcherQA系统检测阳性结果的γ通过率阈值分析：图 2为ArcherQA系统检测ArcCHECK测量验证结果的敏感性和特异性分析。图 2A显示当ArcCHECK的γ通过率限值设定为90%时，则ArcherQA的γ通过率阈值需要调整至94.8%，才能完全检测出所有测量验证的阳性病例，相应的特异性参数为67.8%。图 2B显示当ArcCHECK的γ通过率限值设定为95%时，则ArcherQA的γ通过率阈值需要调整至98.5%，才能完全检测出测量验证为阳性病例，相应的特异性参数为14.1%。
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图 2 ArcherQA系统检测ArcCHECK测量验证结果的敏感性、特异性及其γ通过率阈值 90%(A) and 95%(B) Figure 2 Sensitivity and specificity of the ArcherQA system in detecting the dosimetric verification results obtained through ArcCHECK phantom-based measurement and the γ passing rate threshold of the ArcherQA system 90%(A) and 95%(B) to detect all positive cases |
3.ArcherQA系统检测能力的ROC曲线分析：图 3为ArcherQA系统检测ArcCHECK测量验证结果的ROC曲线。在3%/2 mm的测量条件下，ArcherQA系统检测能力的ROC曲线下的面积为0.876，表明ArcherQA系统对ArcCHECK测量验证结果有很好的检测能力。
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图 3 ArcherQA系统检测测量验证结果的ROC曲线分析 Figure 3 ROC curve of the ArcherQA system in detecting measurement-based dosimetric verification results |
4.ArcherQA系统检测的γ通过率阈值在临床上的应用分析：当ArcCHECK的γ通过率限值设定为90%，相应ArcherQA系统的γ通过率阈值为94.8%时，ArcherQA系统检测为18例阳性病例，其中8例真阳性病例和10例假阳性病例、32例阴性病例且无假阴性病例；而ArcCHECK的γ通过率限值设定为95%，相应ArcherQA系统的γ通过率阈值为98.5%时，ArcherQA系统检测为37例阳性病例，其中18例真阳性病例和19例假阳性病例、13例阴性病例且无假阴性病例。
讨论基于均匀模体的测量验证不仅能发现TPS的剂量计算偏差，还能发现计划传输、执行等过程中的潜在剂量误差[14-15]。因此，目前国内大多数肿瘤放疗中心仍使用基于均匀模体的测量验证作为VMAT等放疗计划剂量验证的标准，保证放射治疗剂量照射的精确性。但测量验证过程比较繁琐、耗费人力且占用机器的治疗时间，特别是对于患者数量较多的肿瘤放疗中心，最终影响机器的运行效率。ArcherQA三维剂量验证系统采用GPU加速的蒙特卡罗算法对放疗计划进行剂量计算验证，具有高效、准确的特点，能发现VMAT计划中如小野、半影区等剂量计算偏差[16-19]，但无法有效地检测VMAT等治疗计划传输、执行等过程中的潜在剂量偏差。本研究将ArcherQA的剂量计算验证与ArcCHECK的测量验证进行有机地结合，首先分析两种剂量验证γ通过率的相关性，计算ArcherQA系统完全检测出ArcCHECK测量验证结果阳性时所需的γ通过率阈值，然后基于该γ通过率阈值检测潜在的ArcCHECK测量验证的阳性病例，并进行ArcCHECK测量验证，充分地发挥两者剂量验证的优势，保证治疗精度，提高工作效率。
理论上在对激光灯、直线加速器等严格质控，保证机械和剂量精度的前提下，基于测量的剂量验证γ通过率主要与剂量计算的精确性有关。本研究在使用ArcCHECK进行测量剂量验证前，均对直线加速器进行机械精度和剂量刻度校准、以及对ArcCHECK进行了矩阵校准和本底校准等，结果显示ArcCHECK测量验证和ArcherQA剂量计算验证的γ通过率正相关，相关性系数为0.65~0.71(P < 0.01)，表明两者之间有很强的相关性，与理论基本一致；线性回归拟合显示两者γ通过率的线性系数为0.54~0.60，即ArcCHECK测量验证的γ通过率略低于ArcherQA剂量计算验证的γ通过率，这可能由于除计划本身影响ArcCHECK的γ通过率外，加速器的束流状态、VMAT计划执行过程中多叶准直器(MLC)的运动速度和到位精度等多种因素均会对其γ通过率造成一定的影响[20-22]。因此，如果设定相同的γ通过率限值，同一个VMAT治疗计划ArcCHECK测量验证可能标记为阳性，而ArcherQA剂量验证则可能标记为阴性，但可以通过调整ArcherQA系统的γ通过率限值，使其能完全检测出ArcCHECK测量验证的阳性病例。
本研究发现，ArcCHECK的γ通过率限值设定为AAPM TG-218报告[13]建议的通用干预限值标准90%(3%/2 mm)时，要使ArcherQA完全检测出ArcCHECK测量验证的阳性病例，需要调整ArcherQA的γ通过率阈值至94.8%；该γ通过率阈值在50例测试集上应用显示ArcherQA完全检测出8例真阳性病例，与所有VMAT计划都使用测量验证相比，工作量减少了60%以上；从工作效率上看，ArcherQA系统对每例VMAT计划剂量计算验证仅需约30 s、且不占用加速器工作时间，却节省了32例VMAT计划ArcCHECK测量验证时间。当ArcCHECK的γ通过率设定为通用容差限值标准95% (3%/2 mm)时，ArcherQA的γ通过率阈值标准则需要调整至98.5%才能完全检测出ArcCHECK测量验证的阳性病例，此γ通过率阈值标准相对较高，导致很多ArcCHECK测量验证通过(γ通过率≥95%)的VMAT计划被ArcherQA标记为阳性(假阳性)，使得ArcherQA检测特异性大大降低，分析可能与建立ArcherQA的γ通过率阈值标准时未区分肿瘤部位、剂量分割模式等有关。Xu等[23]研究发现在设定ArcCHECK的γ通过率限值为90%(3%/3 mm)时，需要调整ArcherQA系统γ通过率至97%才能完全检测出潜在的阳性病例，本研究与之略有差异，这可能与临床数据库病例选择、加速器及其调试标准不同等多种因素有关。Kry等[24]利用Mobius3D系统检测测量验证的阳性病例，结果发现Mobius3D系统仅能检测18例阳性病例中的13例，这可能与病例计划设计所使用的TPS、Mobius3D剂量计算验证的算法以及测量验证的模体不同等多种因素有关。此外，本研究也分析ArcherQA系统检测能力的ROC曲线，并计算曲线下面积AUC，其值与Xu等[23]研究相比略有减小，表明ArcherQA系统对ArcCHECK测量验证的阳性和阴性结果的检测能力略有降低，分析可能与本研究在病例选择、ArcherQA建模不同等因素有关。
本研究在建立ArcherQA系统检测的γ通过率阈值标准时选取了VMAT计划，但该检测方法对其他放疗技术如静态调强、滑窗技术等都同样适用，但要基于本中心不同放疗技术的病例数据库、加速器调试标准及测量验证的模体等分析计算适合本中心不同放疗技术的γ通过率阈值标准。此外，本研究也存在一些局限性：如数据库病例数量有限、ArcherQA检测为阳性的原因尚不明确、未针对不同的肿瘤部位以及计划的复杂程度等建立特定的γ通过率阈值标准等。下一步的研究重点会针对不同的肿瘤部位、剂量分割模式以及不同的照射技术等建立相应的ArcherQA系统γ通过率阈值标准，使ArcherQA系统检测ArcCHECK测量验证阳性和阴性结果更为精确。尽管本研究建立的ArcherQA系统检测的γ通过率阈值有很强的敏感性，为了患者的治疗精确性，本放疗中心对所有的大分割的VMAT等放疗计划都进行实际测量验证。
综上，本研究利用ArcherQA三维剂量验证系统的高精度、高效等优点，对VMAT等放疗计划进行初步的剂量计算验证，能够检测出放疗剂量潜在不精确的VMAT计划，保证治疗精度，提高工作效率。
利益冲突 无
志谢 感谢中国科学技术大学附属第一医院王鸿飞、张朋、刘浩武等物理师在测量剂量验证中提供的帮助
作者贡献声明 周解平负责方案执行、数据分析和论文撰写；高宁、漆仲禹负责课题设计和论文修改；任强、裴曦负责质控模型调试及临床应用指导；徐榭、吴爱东负责论文构思、临床质控指导和论文修改
| [1] |
Ling CC, Zhang P, Archambault Y, et al. Commissioning and quality assurance of RapidArc radiotherapy delivery system[J]. Int J Radiat Oncol Biol Phys, 2008, 72(2): 575-581. DOI:10.1016/j.ijrobp.2008.05.060 |
| [2] |
Fakir H, Gaede S, Mulligan M, et al. Development of a novel ArcCHECK(TM) insert for routine quality assurance of VMAT delivery including dose calculation with inhomogeneities[J]. Med Phys, 2012, 39(7): 4203-4208. DOI:10.1118/1.4728222 |
| [3] |
Roy S, Sarkar B, Pradhan A. Application of a comprehensive treatment planning test for credentialing intensity-modulated radiotherapy and rapidarc in a truebeam linear accelerator setup[J]. J Med Phys, 2023, 48(2): 204-209. DOI:10.4103/jmp.jmp_56_22 |
| [4] |
Bedford JL, Lee YK, Wai P, et al. Evaluation of the Delta4 phantom for IMRT and VMAT verification[J]. Phys Med Biol, 2009, 54(9): N167-176. DOI:10.1088/0031-9155/54/9/N04 |
| [5] |
Chan GH, Chin L, Abdellatif A, et al. Survey of patient-specific quality assurance practice for IMRT and VMAT[J]. J Appl Clin Med Phys, 2021, 22(7): 155-164. DOI:10.1002/acm2.13294 |
| [6] |
Pan Y, Yang R, Zhang S, et al. National survey of patient specific IMRT quality assurance in China[J]. Radiat Oncol, 2019, 14(1): 69. DOI:10.1186/s13014-019-1273-5 |
| [7] |
Szeverinski P, Kowatsch M, Künzler T, et al. Evaluation of 4-Hz log files and secondary Monte Carlo dose calculation as patient-specific quality assurance for VMAT prostate plans[J]. J Appl Clin Med Phys, 2021, 22(7): 235-244. DOI:10.1002/acm2.13315 |
| [8] |
Miras H, Jiménez R, Perales Á, et al. Monte Carlo verification of radiotherapy treatments with CloudMC[J]. Radiat Oncol, 2018, 13(1): 99. DOI:10.1186/s13014-018-1051-9 |
| [9] |
Kim J, Han MC, Lee E, et al. Detailed evaluation of Mobius3D dose calculation accuracy for volumetric-modulated arc therapy[J]. Phys Med, 2020, 74: 125-132. DOI:10.1016/j.ejmp.2020.05.015 |
| [10] |
王鹏辉, 宫帅, 丁寿亮, 等. ArcherQA三维剂量验证系统在鼻咽癌调强放疗计划中的应用[J]. 中华放射医学与防护杂志, 2022, 42(8): 598-604. Wang PH, Gong S, Ding SL, et al. Application of the ArcherQA three-dimensional dose verification system in intensity-modulated radiotherapy plans for nasopharyngeal carcinoma[J]. Chin J Radiol Med Prot, 2022, 42(8): 598-604. DOI:10.3760/cma.j.cn112271-20220409-00150 |
| [11] |
陈美宁, 丁寿亮, 李永宝, 等. ArcherQA系统在磁共振引导在线自适应放疗计划独立验算中的应用研究[J]. 中华放射医学与防护杂志, 2024, 44(5): 379-385. Chen MN, Ding SL, Li YB, et al. Application of ArcherQA for independent dose verification of MR-guided online adaptive radiotherapy plans[J]. Chin J Radiol Med Prot, 2024, 44(5): 379-385. DOI:10.3760/cma.j.cn112271-20230724-00018 |
| [12] |
Zhu TC, Stathakis S, Clark JR, et al. Report of AAPM Task Group 219 on independent calculation-based dose/MU verification for IMRT[J]. Med Phys, 2021, 48(10): e808-e829. DOI:10.1002/mp.15069 |
| [13] |
Miften M, Olch A, Mihailidis D, et al. Tolerance limits and methodologies for IMRT measurement-based verification QA: Recommendations of AAPM Task Group No. 218[J]. Med Phys, 2018, 45(4): e53-e83. DOI:10.1002/mp.12810 |
| [14] |
Ezzell GA, Burmeister JW, Dogan N, et al. IMRT commissioning: multiple institution planning and dosimetry comparisons, a report from AAPM Task Group 119[J]. Med Phys, 2009, 36(11): 5359-5373. DOI:10.1118/1.3238104 |
| [15] |
McKenna JT. The development and testing of a novel spherical radiotherapy phantom system for the commissioning and patient-specific quality assurance of mono-isocentric multiple mets SRS plans[J]. Med Phys, 2021, 48(1): 105-113. DOI:10.1002/mp.14565 |
| [16] |
Su L, Yang Y, Bednarz B, et al. ARCHERRT - a GPU-based and photon-electron coupled Monte Carlo dose computing engine for radiation therapy: software development and application to helical tomotherapy[J]. Med Phys, 2014, 41(7): 071709. DOI:10.1118/1.4884229 |
| [17] |
Adam DP, Liu T, Caracappa PF, et al. New capabilities of the Monte Carlo dose engine ARCHER-RT: Clinical validation of the Varian TrueBeam machine for VMAT external beam radiotherapy[J]. Med Phys, 2020, 47(6): 2537-2549. DOI:10.1002/mp.14143 |
| [18] |
Zhou P, Chang Y, Li S, et al. Clinical application of a GPU-accelerated monte carlo dose verification for cyberknife M6 with Iris collimator[J]. Radiat Oncol, 2024, 19(1): 86. DOI:10.1186/s13014-024-02446-1 |
| [19] |
Cheng B, Xu Y, Li S, et al. Development and clinical application of a GPU-based Monte Carlo dose verification module and software for 1.5 T MR-LINAC[J]. Med Phys, 2023, 50(5): 3172-3183. DOI:10.1002/mp.16337 |
| [20] |
方春锋, 徐寿平, 侯俊, 等. 两台直线加速器束流匹配后互换执行调强放疗计划的可行性研究[J]. 中华放射肿瘤学杂志, 2021, 30(7): 702-706. Fang CF, Xu SP, Hou J, et al. Study of feasibility of exchanging intensity-modulated radiotherapy plans after beam matching on two Linacs[J]. Chin J Radiat Oncol, 2021, 30(7): 702-706. DOI:10.3760/cma.j.cn113030-20190929-00401 |
| [21] |
李盈辉, 陈立新, 庄永东, 等. 基于EPID和EBT3胶片剂量计对动态MLC叶片到位精度检测研究[J]. 中华放射肿瘤学杂志, 2016, 25(9): 989-993. Li YH, Chen LX, Zhuang YD, et al. Measurement of leaf position accuracy of dynamic multi-leaf collimator using electronic portal imaging device and EBT3 film dosimeter[J]. Chin J Radiat Oncol, 2016, 25(9): 989-993. DOI:10.3760/cma.j.issn.1004-4221.2016.09.020 |
| [22] |
刘冉, 马桥, 刘德明, 等. 四川省7台加速器调强放射治疗多叶光栅叶片到位精确度验证方法研究[J]. 中华放射医学与防护杂志, 2019, 39(2): 141-144. Liu R, Ma Q, Liu DM, et al. Verification of positioning accuracy of MLC leaves of 7 medical electronic linear accelerators in IMRT in Sichuan province[J]. Chin J Radiol Med Prot, 2019, 39(2): 141-144. DOI:10.3760/cma.j.issn.0254-5098.2019.02.011 |
| [23] |
Xu Y, Zhang K, Liu Z, et al. Treatment plan prescreening for patient-specific quality assurance measurements using independent Monte Carlo dose calculations[J]. Front Oncol, 2022, 12: 1051110. DOI:10.3389/fonc.2022.1051110 |
| [24] |
Kry SF, Glenn MC, Peterson CB, et al. Independent recalculation outperforms traditional measurement-based IMRT QA methods in detecting unacceptable plans[J]. Med Phys, 2019, 46(8): 3700-3708. DOI:10.1002/mp.13638 |