Monaco计划系统的临床实例分析.pdf

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Monaco计划系统的临床实例分析

Monaco5.11 临床应用实例分析 开篇的一些废话: 本文源于官方,起于民间;无夺主之意,仅做喧宾之娱。随意行文,难合众口,实为力所不 能。文略窥门之技,浅表入径之学;文粗词鄙,语尽而意所不能达之处,众君涵容。 使用M 系统已经有些年头了,历经了5.0 的“蒸汽式”,到现在的“T511 特快”;是在备受折 磨中感受着它的发展。在多种因素之下,M 系统一直是潮流之上的小众文化,也许并不是无人 想推,但我想还是缺少了些推动的“动力”吧! 当今主流的TPS 如果在艺术家的视角出发,我想会分为两类吧:印象派和写实派。印象派下, 无论剂量分布和DVH 曲线,还是热点冷点的控制上都是更令人乐于接受的。而写实派下,更趋 于真实的描述了客观实际情况。人是感性的,当然更喜欢接受经过加工后的表达;而当加入物 理师这个定语后的我们这类人,就不能不让理性战胜感性,用更多的客观定律和繁杂的各种效 应来对实际进行评估论证。 由于本单位只有一台M 物理师工作站,一些具体的临床TPS 结果需要下班以后进行模拟计算, 而组织成文就需要睡前或节假日才能爬爬格子了,进度不会很快。想到选取典型病例进行分类 的计划设计分析,但是由于各单位对于OAR 的限量要求都不尽相同。不同的限制约束,就势必 需要不同的参数组合去进行计划调制,另外本人的计划设计水平也有限,所以这方面还是需要 有时间和精力的老师提供一些经典计划设计方案,并附上自己对于计划方案的理解,来提供大 家学习;或者是在群中大家提供一些经典的病例结构,由群中的高手来对计划进行设计,并进 行案例讨论。 鞍山市肿瘤医院 物理师 王璐 日期:没看黄历,选好了再说 生物函数的应用 生物函数,在很多tps 中的表达方式为EUD (equivalent uniform dose )。在M 系统中的主要 生物优化函数为target eud ,serial,parallel。 1:target eud 在此我需要吐槽一下,系统应用之初是没人跟我解释这个target eud 到底是个什么东西的。 后来到了中山肿瘤医院访问,看到陈利老师对此应用较多,才配合大学高数书和概率论对官方 说明文档研究了几周,才慢慢有了一些简单的了解。 Target eud 简单的通过字面理解就是:靶区均匀等效剂量,通过等同的剂量效应,用均匀的 剂量分布来表达不均等的组织内的剂量分布。作为生物优化函数他是不受物理限制约束的,他 表述的是靶区体积在给定的剂量下细胞的生存概率。如果靶区组织密度均匀,那么 EUD 接近于 平均剂量。当然密度均匀的组织还是很少的,那么临床靶区内的冷点剂量就取决与细胞的敏感 性了(cell sensitivity 简称cs )。当我们提高cs 数值,靶区内冷点的罚分会得到增加。Cs 是对肿 瘤细胞灵敏性的表达,这也就要求我们在CT 呈像中,要对肿瘤细胞密度有清楚的呈现,而一个 细致的CT-HU 密度曲线的采集以及CT 的扫描质量就是我们要做的基础工作了。 这是官方文档中给出的一个不同CS 值下的剂量及罚分示意图,y 轴为冷点受到的罚分权重, X 轴为剂量。当CS 值提高后,靶区内的冷点罚分权重得到了增加。 下面我通过一些M 系统的模拟计算来具体体现一下cs 值的改变对于剂量分布的影响 1 图 实验条件。 2 图cs0.3,0.5 和0.7 并与同条件下的Penalty (100%)进行剂量分布对比 3 图cs0.3,0.5 和0.7 并与同条件下的Penalty (100%)DVH 对比 4 图cs0.3,0.5 和0.7 并与同条件下的Penalty (100%)剂量数据对比 通过上面的模拟实验,希望可以帮助大

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