左乳癌放疗中基于锥形束CT剂量计算的准确性与临床可行性评估

《Frontiers in Oncology》：Evaluation of the accuracy of cone-beam CT–based dose calculation for target volumes and organs at risk in left-sided breast cancer radiotherapy

本文前瞻性地探讨了锥形束CT(CBCT)图像经HU相对电子密度(HU-RED)校正后，用于左乳癌术后放疗剂量计算的可行性与准确性。通过对CBCT与计划CT(pCT)计算结果的全面对比，研究发现两者在靶区(PTV)与危及器官(OARs)的剂量学参数上差异微小，且统计等效。这为CBCT替代传统CT进行精准剂量验证，并最终支持自适应放疗(ART)策略提供了有力的循证依据。

　　

引言

乳腺癌是全球女性中最常见的恶性肿瘤，约占所有女性癌症病例的三分之一，其死亡率约占确诊病例的15%。放疗在综合治疗中扮演着关键角色，能有效降低局部复发率并改善生存结局。放疗计划的根本目标是在确保靶区充分覆盖的同时，最大限度地减少对心脏和肺部等正常组织的辐射暴露，从而提高治疗效益并降低远期毒性。

然而，乳腺癌放疗通常疗程较长。在此过程中，体位、呼吸运动和解剖结构变化等因素可能导致计划剂量与实际投照剂量之间出现偏差，从而可能影响治疗效果。图像引导放疗(IGRT)的发展为提高治疗精度提供了新方法。在IGRT模式中，锥形束CT(CBCT)因其能在治疗期间获取患者特异性解剖信息而得到广泛应用。CBCT不仅能反映靶区和危及器官(OARs)的实时状态，还为自适应放疗(ART)提供了必要的数据支持。

尽管如此，CBCT存在固有的局限性，如散射伪影、图像噪声、视野有限以及亨氏单位(HU)值不稳定等，导致其图像质量逊于传统CT，引发了关于基于CBCT剂量计算准确性的担忧。因此，本研究纳入20例左乳癌患者，在剂量体积直方图(DVH)、等剂量线分布和伽马通过率等方面，比较了基于CBCT和计划CT(pCT)的治疗计划，旨在评估CBCT在乳腺癌放疗剂量计算中的可行性和准确性。

材料与方法

研究人群

研究回顾性纳入了20名于2022年1月至2024年12月期间在江苏省苏北人民医院（中国扬州）接受术后辅助放疗的患者（平均年龄：43±4.3岁）。所有患者均接受了保乳手术或改良根治术，并经组织病理学证实为I–III期疾病。研究排除了图像质量差、有严重伪影、曾接受过胸部放疗或存在严重心肺合并症可能影响剂量评估的患者，并获得了机构审查委员会的伦理批准。

放疗方案与设备

所有患者均采用双臂上举的真空垫仰卧位固定。模拟CT扫描电压为120 kV，层厚3 mm。处方剂量为50 Gy，分25次在5周内完成。部分患者接受了区域淋巴结（腋窝/锁骨上）的照射，处方剂量相同。放疗技术包括调强放疗(IMRT)和适形放疗(CRT)，确保至少95%的计划靶区(PTV)接收到处方剂量。研究所用设备包括Varian TrueBeam直线加速器、GE大孔径CT扫描仪、Varian模拟定位器、版本为15.6的治疗计划系统以及PTW Mephysto Navigator剂量验证系统。

图像采集与计划制定

CBCT扫描在首次治疗前使用机载成像系统完成。pCT图像则使用大孔径CT扫描仪（120 kV，80 mA，25 ms，层厚5 mm）获取。CBCT采集参数包括：100 kV，15 mA，150 mAs，层厚2 mm，360°旋转，650个投影，40×40 cm²视野。

研究采用改进的密度覆盖法构建了患者特异性的HU相对电子密度(HU-RED)校准曲线用于CBCT的剂量计算，而pCT计划则使用标准HU-RED曲线计算。所有CBCT和pCT图像均基于骨性标志进行刚性配准，随后进行人工验证和必要的微调。为了补充分析，在刚性配准后的pCT和CBCT图像上分别选取了肺、软组织和骨骼的兴趣区(ROIs)，并提取了平均HU值进行分析。

剂量学评估与统计分析

PTV的评估参数包括D₂、D₅₀、D₉₈、D_mean、适形指数(CI)和均匀性指数(HI)。OARs评估涵盖心脏的D_mean、V₂₀、V₃₀、V₅₀以及双侧肺的D_mean、V₂₀、V₃₀、V₅₀。剂量验证采用伽马分析法，标准为3%/3 mm和2%/2 mm，剂量阈值为10%。

所有轮廓由两名资深放疗科医生独立勾画并复核一致性。统计分析使用SPSS 26.0软件，酌情采用配对t检验或Wilcoxon符号秩检验。为了确定pCT和CBCT剂量计算之间的等效性，进行了双侧单侧检验(TOST)程序。等效界值(Δ)根据临床可接受的剂量学容差预先设定。当平均差异的90%置信区间完全落在Δ内且TOST P值<0.05时，则确立统计等效性。同时计算了Lin一致性相关系数(CCC)和组内相关系数ICC(A,1)来评估一致性，并绘制了Bland–Altman图来评估系统偏差和一致性界限。

结果

HU相对电子密度(HU-RED)校准曲线

CBCT和pCT衍生的HU-RED曲线趋势相似，表明组织密度量化具有总体一致性。然而，与低密度组织相比，高密度组织的HU差异更大。

计划靶区(PTV)与危及器官(OARs)的剂量学比较

对于PTV，无论是采用调强放疗(IMRT)还是适形放疗(CRT)，基于CBCT和pCT计划的剂量学指数（D₂、D₅₀、D₉₈、D_mean、HI、CI）差异均很小，平均偏差<1.3%，且无统计学显著性差异。对于危及器官，心脏的D_mean、V₂₀、V₃₀、V₅₀以及肺的D_mean、V₂₀、V₃₀等参数也显示出微小的变化（<1.5%），最大偏差出现在一例患者的心脏V₂₀（2.1%）。

两种计划剂量学参数的绝对差值

研究进一步分析了两种计划间剂量学参数的绝对百分比差异。对于计划靶区，D₂、D₅₀、D₉₈和D_mean的平均偏差均保持在1.5%以内。对于危及器官，平均偏差始终低于1.75%，心脏V₂₀参数的最大变异为2.11%。这些发现共同表明，基于CBCT的剂量计算在靶区和关键器官方面均与基于pCT的计划高度一致。代表性剂量分布和剂量体积直方图(DVH)比较也直观地展示了这种高度一致性。

伽马通过率比较

使用剂量验证软件对pCT和CBCT计划进行二维伽马分析。在10%的剂量阈值下，两种治疗技术均表现出高的伽马通过率。对于调强放疗(IMRT)，在3%/3 mm标准下，pCT计划和CBCT计划的通过率分别为97.8%±1.6%和97.5%±1.7%；在更严格的2%/2 mm标准下，相应值分别为93.6%±2.5%和93.1%±2.8%。适形放疗(CRT)计划也显示出相似的高通过率，且所有差异均无统计学意义。

等效性分析

使用双侧单侧检验(TOST)评估了pCT和CBCT剂量计算之间的等效性。对于所有PTV相关剂量参数，平均差异及其90%置信区间完全落在预定义的等效界值(Δ)内，且所有TOST P值均低于0.05，证明两种计算方法具有统计等效性。Lin一致性相关系数(CCC)和组内相关系数ICC(A,1)对所有参数均超过0.96，表明一致性极佳。Bland–Altman分析显示偏差极小，一致性界限狭窄。同样，在危及器官参数（如心脏D_mean、V₃₀、V₅₀以及肺D_mean、V₂₀、V₃₀）上也观察到了强一致性，均实现了统计等效性。

讨论

随着医学影像技术的不断进步，锥形束CT(CBCT)在放疗中的应用日益广泛。CBCT图像能在治疗期间提供实时的三维解剖信息，使临床医生能更好地评估靶区与周围危及器官(OARs)的空间关系。然而，直接使用CBCT图像进行剂量计算仍面临散射伪影、噪声水平高、扫描范围有限以及亨氏单位(HU)不稳定等挑战。为应对这些问题，文献中已提出了各种HU校正和校准策略，并报告了令人鼓舞的结果。

本研究通过整合患者特异性解剖信息来构建HU相对电子密度(HU-RED)校准曲线，对传统的密度覆盖法进行了改进。结果显示，CBCT与pCT计划在PTV剂量参数上的差异极小，危及器官参数的差异也很小。二维伽马分析进一步证实了两种计划剂量分布的高度一致性。这些发现与既往研究结论相符，共同支持使用校正后的CBCT图像进行临床剂量计算的可行性。在比较调强放疗(IMRT)和适形放疗(CRT)时，未发现基于CBCT和pCT的计划之间存在统计学显著差异，这表明经HU-RED校正的CBCT图像可可靠地应用于不同的放疗技术。

在危及器官剂量学方面，心脏和肺部剂量的总体差异是适度的。与其它肿瘤部位相比，乳腺癌放疗更容易受到呼吸运动和摆位变化的影响，这可以解释某些病例中出现的局部偏差。然而，本研究通过使用刚性配准并选择治疗前CBCT扫描，最大限度地减少了解剖差异，确保剂量变化保持在临床可接受的范围内。

值得注意的是，近年来人工智能和深度学习的进展使CBCT质量增强和合成CT(sCT)生成成为研究热点。多项研究证实，基于深度学习的sCT重建能有效减少伪影、改善HU一致性，并产生与CT非常接近的CBCT剂量计算结果。这一新兴方向为乳腺癌的自适应放疗展现了广阔前景。

本研究的优势在于应用了整合个体解剖特征的患者特异性HU-RED校准方法，并实施了包括TOST等效性检验、Lin一致性相关系数(CCC)、组内相关系数ICC(A,1)和Bland–Altman分析在内的全面一致性评估，为校正后CBCT用于临床剂量计算的可行性提供了更高水平的证据。尽管如此，本研究也存在一些局限性，包括样本量相对较小、仅进行了刚性配准而未考虑呼吸运动或摆位变化可能引起的解剖形变、以及研究仅聚焦于乳腺癌。未来的工作应纳入形变配准和基于深度学习的先进sCT生成技术，以开发更通用的HU-RED校准框架。

总而言之，研究结果表明，在乳腺癌放疗中，经HU相对电子密度(HU-RED)校正的锥形束CT(CBCT)图像能够产生与计划CT(pCT)高度一致的剂量计算结果，这支持将其用于临床剂量学评估。随着CBCT成像技术的持续改进以及深度学习技术的整合，更精确的自适应放疗(ART)可能在不久的将来成为现实。