方詩杰，程博，任強，潘茂云，吳愛東，徐榭，裴曦

1.中國科學技術大學物理學院工程與應用物理系，安徽合肥 230025；2.安徽慧軟科技有限公司，安徽合肥 230088；3.中國科學技術大學第一附屬醫(yī)院放療科，安徽合肥 230001

前言

現(xiàn)代放射治療以治療計劃系統(tǒng)為中心，目前主流商用治療計劃系統(tǒng)為Eclipse（Varian）、Monaco（Elekta）、Pinnacle（Philips）和RayStation（RaySearch）等。中國科學技術大學放射醫(yī)學物理中心與安徽慧軟科技有限公司在經典光子CCC（筒串卷積算法）算法基礎上，研究了基于GPU 加速的CCC 算法的改進光子劑量算法，即CCK（積分-積分能量沉積核）光子劑量算法，基于該算法聯(lián)合研發(fā)出了具有自主知識產權的放療計劃系統(tǒng)DeepPlan。對于臨床使用的放射治療計劃系統(tǒng)，均需要通過國家規(guī)定的放療計劃系統(tǒng)性能標準要求。為驗證DeepPlan 作為臨床治療計劃系統(tǒng)的可行性，從光子劑量算法準確性和臨床病例計算準確性兩個方面進行驗證。本文測試了YY 0775 報告和YY/T 0889 報告中的驗證例題，并結合中國科學技術大學附屬第一醫(yī)院放療科的商用放療計劃系統(tǒng)Pinnacle 實際治療應用的病例計劃及劑量結果，對DeepPlan進行了對比分析驗證。

1 DeepPlan治療計劃系統(tǒng)及光子劑量算法介紹

DeepPlan包含了核心程序模塊、算法模塊、UI功能模塊、DICOM接口模塊，其中算法模塊由接口化的計劃優(yōu)化和劑量計算兩部分構成。目前DeepPlan集成質子版本和光子版本，其中質子版本包含了質子調強放療、質子魯棒優(yōu)化等先進功能，光子版本主要包含適形、靜態(tài)調強放療、旋轉調強放療等功能。DeepPlan光子劑量算法內核是以筒串卷積疊加算法［1-4］為基礎的改進算法核模型，應用CCK卷積核構成方式［5］，計算方式采用解析的CCK遞歸卷積疊加方式［6］。

CCK 算法將計算空間壓縮為多組筒串軸，在計算每一條筒串軸所經過的空間區(qū)域的劑量時，引入傳輸管線（Transport Lines）和種子平面（Seed Plane）的計算方法［7］，用位于種子平面上的體素向整個計算空間發(fā)射不同方向平行線的方式，來代替每一個體素向空間發(fā)射不同方向的能量沉積線，即用穿過種子平面上體素的多組不同方向的平行線來代替空間中的所有筒串軸?？臻g中某一位置體素內劑量沉積被分為兩部分，一部分是來自于入射光子在該位置內沉積的劑量，另一部分為其他體素對該體素的散射線沉積的劑量。對于散射線劑量，只考慮穿過該體素筒串軸上體素的散射作用，未穿過該體素筒串軸上的體素對該體素無劑量作用，減少了體素計算量，大幅提高計算速度。采用多分辨率體素計算方式，對作用點周圍高劑量區(qū)域和劑量梯度較大的區(qū)域采用體積較小的體素，提高計算精度，對距作用點較遠的低劑量區(qū)域和劑量梯度較小的區(qū)域則使用體積更大的體素計算，減少計算體素數目，提高計算速度［8-9］。DeepPlan 所使用的光子劑量計算引擎在從快速Raytracing到TERMA計算再到卷積核疊加計算得到最終劑量的整個計算過程中，均在CPU 和GPU 平臺上實現(xiàn)并行加速。

2 試驗方法

試驗分為光子劑量算法準確性驗證和臨床病例驗證兩部分。對DeepPlan 的劑量算法準確性進行驗證，需要根據國家食品藥品監(jiān)督總局發(fā)布的行業(yè)標準要求，計算其發(fā)布的YY 0775 和YY/T 0889 兩份報告中所設置的測試例題，滿足所要求的誤差允許范圍，則證明該治療計劃系統(tǒng)劑量計算結果準確。對DeepPlan 在臨床病例中劑量結果準確性進行驗證，選取不同部位多組臨床病例，以Pinnacle 為參考結果，比較同一套計劃下兩個治療計劃系統(tǒng)計算的劑量分布差異。

2.1 YY 0775號報告測試方法

YY 0775 號報告是由國家食品藥品監(jiān)督管理局于2010年12月27日發(fā)布的《遠距離放射治療計劃系統(tǒng)高能X(γ)射束劑量計算準確性要求和試驗方法》，標準規(guī)定了TPS的劑量計算準確性要求和試驗方法，目的是考察劑量計算在簡單幾何條件（方野、矩形野、均勻模體、垂直照射等）和復雜幾何條件（楔形野、非均勻模體、不規(guī)則野、非對稱野、斜入射等）的計算精度［10］。本標準引用IAEA1540 號技術報告中的數據包作為本標準預定義的試驗條件和試驗數據，使用數據包中6、10、18 MV 3種能量，每種能量測試12 道例題，共489 個劑量驗證點。驗證時從數據包中選擇對應的數據集，按要求輸入數據，選擇合適的射束模型，建立測試的幾何條件，然后計算測試點的劑量，最終將計算值輸入到評價表中得到誤差表，得到驗證結果［11］。

2.2 YY/T 0889號報告測試方法

YY/T 0889 報告是由國家食品藥品監(jiān)督管理局于2013年10月21日發(fā)布的《調強放射治療計劃系統(tǒng)—性能和試驗方法》標準，標準規(guī)定了調強放射治療計劃系統(tǒng)的術語、定義、性能要求和試驗方法，適用于具有高能X射束劑量計算功能，用于設計患者的調強放射治療計劃的治療計劃系統(tǒng)［12］。該報告參考美國醫(yī)學物理學家協(xié)會（American Association of Physicists in Medicine, AAPM）的TG-119 報告［13-14］。測試分為兩步：（1）初始測試例題：包括前后對穿野和帶狀射野。通過設計初始測試例對模體進行照射，使用電離室和膠片測量模體中心點劑量，根據電離室和膠片測量結果，為后續(xù)IMRT 測試例確定電離室和膠片讀數與劑量的轉換系數和刻度曲線。（2）IMRT 測試例：依據AAPM 發(fā)布的TG-119 測試例模體圖像和輪廓，模擬計算前列腺腫瘤、模擬多靶區(qū)、模擬頭頸部腫瘤和模擬C形靶區(qū)等測試例劑量分布。評價方法和結果分析按照YY/T 0889號報告的要求。

驗證中的加速器模型選用由中國科學技術大學第一附屬醫(yī)院放療科提供的Varian Trilogy 加速器，采集如表1所示的機器數據。

表1 Varian Trilogy采集機器數據Table 1 Varian Trilogy machine data

機器數據包含不同大小方野的輸出因子（OF）、百分深度劑量曲線（PDD）、橫向劑量線（X-Profiles）和縱向劑量線（Y-Profiles）。依據采集到的機器數據建立加速器模型，并擬合測試模型準確性［15］。PDD的計算結果和測量結果平均偏差均小于0.5%，X-Profiles 和Y-Profiles的計算結果和測量結果平均偏差均小于1%。導入AAPM TG119號報告的模體圖像和勾畫信息，并按照YY/T 0889號報告中的要求和優(yōu)化目標及制作調強計劃，然后將優(yōu)化得到的調強計劃加載到驗證水模（QA phantom）上進行劑量計算，并將劑量計算的結果導出與臨床驗證數據進行對比。

YY/T 0889 號報告臨床驗證過程在中國科學技術大學第一附屬醫(yī)院放療科放療物理師指導下完成。劑量驗證利用PTW VeriSoft軟件和PTW 二維平板電離室所測得的劑量分布與DeepPlan 計劃系統(tǒng)計算的結果進行比較，測試結果和例題數據按γ 通過率（3 mm/3%標準）評估計劃系統(tǒng)劑量分布計算的準確性。

2.3 臨床例題測試方法

病例選取于2019年在中國科學技術大學附屬第一醫(yī)院放療科已接受放療的胸部腫瘤患者13 例，前列腺腫瘤患者9 例，頭頸部腫瘤患者5 例。所選病例影像均來源于Discovery RT590 大孔徑CT 模擬定位機（GE，美國），層厚為2.5 mm，6 MV 加速器治療（Varian Trilogy），病例計劃均為靜態(tài)調強（SMLCIMRT）方式設計，采用3～5 個照射野，劑量計算網格為4 mm×4 mm×4 mm。在保持所有計劃參數，包括射野方向、能量、優(yōu)化后的子野、劑量計算網格等不變的條件下，將從Pinnacle 中導出的含有影像、勾畫、放療計劃和劑量結果的DICOM RT 數據文件（包括：CT、RT Structure、RT Plan 和RT Dose）導入DeepPlan重新進行計算。比較相同計劃Pinnacle 和DeepPlan計算的劑量學差異。以Pinnacle 劑量結果為參考值，使用PTW VeriSoft 計算DeepPlan 劑量結果的等中心層面2D γ 通過率和劑量網格內3D γ 通過率（3 mm/3%標準）。

3 結果

3.1 YY 0775號報告測試結果

YY 0775 號報告驗證結果如表2 所示。所有例題的誤差均在2% 以內，規(guī)則野的平均誤差為（1.02±0.50）%，不規(guī)則野的平均誤差為（1.07±0.90）%。在方形野、矩形野、楔形野、不規(guī)則野、斜入射野、非均勻介質、非對稱野等多種條件下，劑量計算結果精確，通過了YY 0775號報告的全部測試例題。

表2 YY 0775報告驗證結果統(tǒng)計（%）Table 2 YY 0775 report configuration results(%)

3.2 YY/T 0889號報告測試結果

YY/T 0889號報告例題測試結果如表3所示。所有例題的γ 通過率在96.8%以上，75%的例題達到100%的γ 通過率。其中在前列腺腫瘤、多靶區(qū)、頭頸部腫瘤、C 形靶區(qū)4種模體條件下，復合野的γ通過率平均值為98.1%，滿足γ 通過率不小于88%的標準要求，單野照射時的最小γ通過率為96.8%，高于標準要求的93%，測試的治療計劃達到規(guī)定的劑量目標，測試得到的點劑量和劑量分布具有很高的準確性，通過了YY/T 0889號報告的全部例題。

表3 YY/T 0889號報告測試例題驗證結果（%）Table 3 YY/T 0889 report configuration results(%)

3.3 臨床例題測試結果

從全部測試病例中分別選取3 例腫瘤相對位置差異較大的胸部病例和前列腺病例，比較Pinnacle 和DeepPlan 靶區(qū)和器官劑量結果。5 例頭頸部腫瘤位置相近，劑量值和分布差異較小，故只選取1 例。臨床病例試驗器官劑量和劑量體積參數見表4～表6。

表4 3例胸部腫瘤患者靶區(qū)劑量體積參數與危及器官劑量結果（Gy）Table 4 Target dose-volume parameters and organs-at-risk doses in 3 cases of chest tumor(Gy)

表5 3例前列腺腫瘤患者靶區(qū)劑量體積參數與器官劑量結果（Gy）Table 5 Target dose-volume parameters and organs-at-risk doses in 3 cases of prostate tumor(Gy)

表6 1例頭頸部腫瘤患者靶區(qū)劑量體積參數與器官劑量結果（Gy）Table 6 Target dose-volume parameters and dose of organsat-risk dose in 1 case of head-neck tumor(Gy)

比較3 個部位病例具體器官劑量值，在病灶周圍高劑量區(qū)域如PTV、CTV 和GTV，Pinnacle 和DeepPlan 計算的劑量結果最大相對差異不超過1.5%。在病灶周圍的心臟、側肺等危及器官，平均劑量和最大劑量絕對差異普遍在0.5 Gy以下，最大差異不超過1.24 Gy。

以Pinnacle 系統(tǒng)為參考，對上述所有臨床病例DeepPlan 計算的劑量結果進行γ 分析，可得DeepPlan的胸部腫瘤病例和頭頸部腫瘤病例的劑量結果2D和3D γ 通過率均達到98%以上，前列腺部位腫瘤的2D和3D γ 通過率在95.5%以上。其中前列腺腫瘤病例的等中心層面2D平均γ通過率為97.6%，3D平均γ通過率為96.9%。胸部腫瘤病例的等中心層面2D 平均γ 通過率為98.7%，3D 平均γ 通過率為98.3%。頭頸部腫瘤病例的等中心層面2D平均γ通過率為98.6%，3D 平均γ通過率為98.8%。γ分析具體病例結果見表7、表8。

表7 DeepPlan與Pinnacle臨床病例結果中心層面2D γ通過率比較（%）Table 7 Comparison of 2D gamma passing rate at isocenter layer between DeepPlan and Pinnacle for clinical cases(%)

表8 DeepPlan與Pinnacle臨床病例結果3D γ通過率比較（%）Table 8 Comparison of 3D gamma passing rate between DeepPlan and Pinnacle for clinical cases(%)

結果表明，DeepPlan 與Pinnacle 對于相同病人計劃，劑量分布結果一致，證明了DeepPlan 臨床使用的準確性。

4 討論

根據YY 0775號報告試驗驗證結果，DeepPlan中集成的基于GPU 加速的改進CCK 高精度劑量算法所有例題的誤差均在2%以內，通過了YY 0775 號報告標準，證明該算法的劑量計算結果準確性達到國標要求，能夠作為劑量計算模塊應用于治療計劃系統(tǒng)中。根據YY/T 0889號報告驗證結果，DeepPlan基于TG-119 模體設計的4 類病例計劃的臨床驗證結果達到標準要求，所有例題的γ 通過率在96.8%以上，75%的例題達到100%的γ 通過率。復合野和單野照射下的γ通過率均高于標準要求，證明DeepPlan中所設計的患者治療計劃達到臨床使用標準，能夠作為臨床治療計劃系統(tǒng)在實際病例治療中使用。

在臨床病例驗證過程中以Pinnacle 系統(tǒng)為參考，胸部腫瘤病例和頭頸部腫瘤病例的2D 和3D γ 通過率均達到98%以上，前列腺部位腫瘤的γ 通過率在95.5%以上。結果表明，DeepPlan 與Pinnacle 對于相同病人計劃，劑量分布結果一致，證明了DeepPlan 臨床使用的準確性。劑量結果高γ 通過率來源于CCC類型劑量算法的模型優(yōu)勢，由于CCC 類型的劑量算法將空間用筒串軸模型劃分，與AAA、AXB 等其他劑量算法相比，在組織-空氣交界面和組織-骨骼交界面等電子平衡收到擾動的區(qū)域具有天然優(yōu)勢［16-20］，能更加準確描述這部分的密度差異，從而在區(qū)域劑量計算結果中具有更高的準確度。DeepPlan 和Pinnacle 的劑量算法都是以CCC 算法為基礎的改良［21］，所以在胸部腫瘤病例和頭頸部腫瘤劑量計算中具有很高的計算精度。而在前列腺部位，雖然2D和3D γ 通過率稍低，但是在PTV 區(qū)域γ 通過率達到99%，主要在病灶周圍低劑量區(qū)域產生劑量分布差別，說明兩者TPS在組織密度差異不明顯的區(qū)域處理方式有不同，后續(xù)將進一步優(yōu)化對該區(qū)域的處理。

此外，兩者劑量計算結果差異也可能由感興趣區(qū)域（Region of Interest,ROI）體積差異引起，雖然在DeepPlan 與Pinnacle 中對ROI 體積的處理方式均是按每層的輪廓線表示為柱體，但是從原CT 轉化到不同分辨率劑量網格劃分下的ROI 體積插值方式存在差異。Pinnacle 采用基于輪廓線形狀的插值算法［22］，通過計算插值輪廓體積得到整個ROI體積［23-25］，而在DeepPlan考慮連續(xù)ROI相鄰層輪廓線差異程度，對變化較小的輪廓線采用最近鄰層插值方式，對變化較大的輪廓線采用基于輪廓形狀的插值，且插值過程中增加了平移后輪廓對應插值點對的處理和按輪廓面積插值的處理，提高了ROI 體積插值的準確性，特別是對于較小ROI具有更準確的ROI體積。

本文通過試驗驗證了DeepPlan 光子放療計算臨床使用的可行性和準確性，在后續(xù)工作中將考慮優(yōu)化GPU 加速模型，改進空間劃分模型等方法，進一步提高劑量計算速度和準確性。