基于EUD的鼻咽癌VMAT计划危及器官DVH预测方法

作者：李惠娟; 李阳; 庄永东^*; 陈仲本^*

来源：中华放射肿瘤学杂志, 2023, 32(05).

• 鼻咽肿瘤
• 剂量体积直方图预测
• 等效均匀剂量
• 循环神经网络

目的评估通过最小化基于等效均匀剂量(EUD)的损失函数优化放疗计划中危及器官(OAR)剂量体积直方图(DVH)预测方法的实用性。方法随机选取2020—2021年在中国医学科学院肿瘤医院深圳医院完成鼻咽癌容积调强弧形治疗(VMAT)的66例患者的治疗计划, 其中50例用于训练循环神经网络(RNN)模型, 其余16例用于测试模型。研究基于RNN构建了DVH预测模型, 并为66例患者均设计了一个9野等权重的三维适形计划。训练时将OAR每个分野对应的DVH作为模型输入, VMAT计划的DVH为预期输出, 通过最小化基于EUD的损失函数计算的预测误差训练模型。预测准确度用预测值和真实值之间的平均偏差和标准偏差表示。根据DVH预测结果为测试病例重新优化计划, 使用Wilcoxon配对检验和箱线图比较新计划和原计划OAR的EUD和感兴趣DVH参数(如脊髓等串型器官的最大剂量)的一致性和差异性。结果基于EUD的损失函数训练得到的神经网络能够得到更好的DVH预测结果。根据预测DVH得到的新计划与原计划具有很好的一致性:在绝大多数情况下, 两组计划的计划靶区(PTV)的D98%都大于95%处方剂量, 脑干、脊髓和晶状体的最大剂量和EUD的差异均无统计学意义(P>0.05)。相较于原计划, 新计划在视交叉、视神经和眼球的最大剂量平均减少1.56 Gy以上, EUD平均减少1.22 Gy以上, 颞叶的最大剂量和EUD分别平均增加了0.60 Gy和0.30 Gy。结论基于EUD的损失函数提高了DVH预测的准确性, 确保预测的DVH能够在治疗方案优化中给出适当的剂量目标, 并提高计划质量的一致性。

• 单位
  中国医学科学院北京协和医学院; 中山大学新华学院; 生物医学工程学院