目的:初步观察MR引导下非小细胞肺癌体部立体定向放疗(SBRT)的可行性，并对有无磁场环境下剂量学差异进行分析。方法:前瞻性的入组3例SBRT的非小细胞肺癌患者，均应用MR引导加速器放疗。治疗计划分别应用有磁场模型和无磁场模型进行优化和剂量计算，同时在常规加速器进行患者备用计划的制备。比较有无磁场模型剂量的分布差异。同时对靶区覆盖度、计划通过率、治疗时间进行描述，并比较常规加速器备用计划和有磁场模型下执行计划的复杂度等差异。结果:3例患者分次治疗时间为(36.67±6.11) min，在线自适应计划平均时间为(14.4±1.7) min，患者基本耐受。治疗前计划的γ通过率(3%/3 mm)平均为98.9%，疗中在线计划γ通过率(3%/3 mm)为98.5%，靶区覆盖度达99.1%，满足临床需求。有磁场情况下肺部低剂量区剂量略低于无磁场情况，但肋骨和皮肤剂量因磁场存在略高于无磁场计划。在线自适应计划的机器跳数略高于参考计划，常规加速器备用计划机器跳数在相同靶区覆盖度情况下明显低于MR加速器计划。随访结果显示患者无不良反应，近期疗效均为部分缓解。结论:在考虑磁场影响情况下可获得满足临床需求的治疗计划，证明MR加速器引导的肺癌SBRT放疗具有可行性，但治疗时间较长，治疗流程较为复杂。

目的:比较新型脑转移瘤治疗技术HyperArc与容积调强弧形治疗(VMAT)技术在剂量学参数及计划复杂性方面差异。方法:选取26例脑转移瘤患者，处方为9 Gy 3次、6 Gy 5次，分别采用HyperArc (HA)、共面(Cop)及非共面(Non-cop) VMAT技术进行计划设计。比较3种计划靶区(PTV) RTOG适形指数(RTOG CI)、Paddick CI、均匀性指数(HI)、梯度指数(GI)，脑干D max以及Brain-PTV的V 2Gy-V 26Gy。此外，对机器跳数以及计划复杂性参数(包括MCSv和ALPO)进行比较。 结果:为了防止治疗时脱靶，所有计划RTOG CI都>1.1。对于Paddick CI，HA计划的高于Cop和Non-cop VMAT (0.89±0.019∶0.88±0.017， P＝0.001和0.89±0.019∶0.87±0.036， P＝0.003)。对于GI，HA计划的跌落最快(3.35±0.64)，其次为Non-cop VMAT (3.70±0.80)，最差为Cop VMAT (4.90±1.85)。对于脑干D max，HA计划低于Non-cop VMAT计划[(604.14±531.61) cGy∶(682.75±558.22) cGy)， P<0.05]。对于V 12Gy和V 24Gy，HA计划都低于VMAT计划(均 P<0.05)。对于机器跳数，HA计划低于Non-cop VMAT、Cop VMAT计划(2 872.60±566.93∶3 771.28±1 022.38、2 872.60±566.93∶4 494.08±1 323.09，均 P<0.05)。计划复杂性方面，Cop VMAT计划的MCSv最低，即复杂度最高( P<0.05)；HA计划的ALPO较Non-cop更高，即HA计划复杂度较低( P<0.05)。 结论:对于脑转移瘤治疗，HyperArc较VMAT技术有更好的靶区适形性和剂量跌落，对脑干及正常脑组织保护更好，且计划复杂性也较低。

目的:研究基于Halcyon 2.0和Truebeam两种加速器设计的容积调强弧形治疗（VMAT）计划，在患者不同部位的剂量学质量和计划复杂度差异。方法:回顾性选取头颈部、胸部、腹部、盆腔四种部位的Halcyon 2.0 VMAT计划49例，并以相同优化参数重新设计Truebeam VMAT计划，比较两种计划的剂量学和复杂度指标差异， P<0.05表示差异有统计学意义。 结果:对于靶区，Halcyon 2.0在头颈部和胸部计划中具有较优的均匀性指数（HI）和适形性指数（CI），在腹部计划中具有较优的D 98%和CI，在盆腔计划中具有较优的D 2%。对于危及器官，Halcyon 2.0在胸部计划中的双肺D 20%、D mean和心脏D mean均低于Truebeam（ P值均<0.05）。对于复杂度指标，Halcyon 2.0头颈、腹部和盆腔计划的中位平均子野面积变化率（AAV）分别为0.414、0.425和0.432，优于Truebeam的0.385、0.368和0.361；在腹部和盆腔计划中，Halcyon 2.0的中位调制复杂度分数（MCS）分别为0.320和0.303，优于Truebeam的0.268和0.282（ P值均<0.05）；Halcyon 2.0所有部位计划的中位小孔径分数（SAS）均优于Truebeam，且中位计划平均射野面积（PA）均大于Truebeam（ P值均<0.05）。 结论:基于Halcyon 2.0和Truebeam两种加速器设计的VMAT计划，在剂量学质量上相当，部分情况下前者略优，但是由于前者较低的计划复杂度，使其在临床应用中具有相对优势。

目的:评估Ethos宫颈癌在线自适应放疗（ART）基于智能优化引擎（IOE）的完全自动化自适应计划的鲁棒性。方法:回顾性分析2021年6月至2022年6月于北京协和医院就诊的ⅠB期11例宫颈癌术后患者，获取原始计划影像及每次放疗迭代锥形线束CT（iCBCT）影像，并将所有患者数据导入Ethos模拟器。使用Ethos对11例患者进行基于IOE的9野自动计划生成，生成的计划进行在线ART模拟，获取每次在线ART计划（共273个分次），并完成模拟治疗。基于在线ART计划所使用的影像及勾画结构进行手工计划设计，采用9野均分的布野方式，手工制作计划用于对照研究。采集剂量学参数、计划复杂性参数及Mobius质量保证（QA）通过率等，通过配对 t检验或秩和检验对比评估在线自适应放疗计划的危及器官、靶区的剂量学参数及计划复杂度等的鲁棒性。 结果:与手工计划相比，在线ART计划的计划靶区（PTV）覆盖相当，而临床靶区（CTV）D 99%更高［（45.93±0.36）∶（45.32±0.31）Gy， P<0.001］。在线ART计划的PTV D max显著高于手工计划［（49.89±1.25）∶（48.48±0.77）Gy， P<0.001］，但是PTV D 1%则小于手工计划［（47.22±0.29）∶（47.59±0.48）Gy， P<0.001］。在线ART计划与手工计划的PTV适形指数的差异无统计学意义（ P=0.967）。均匀性指数方面，两者均值基本相同，在线ART计划的离散性更小（ P<0.001）。危及器官（OAR）受量方面：在线ART计划的膀胱D mean、直肠V 40 Gy、小肠D mean大于手工计划，而直肠D mean、小肠D 2 cm3小于手工计划；在线ART计划的左右股骨头、脊髓和骨髓的剂量学参数均优于手工计划。自适应计划的机器跳数大于手工计划，但是自适应计划的复杂度显著低于手工计划（0.135±0.012∶0.151±0.015， P<0.001）。自适应计划与手工计划的Mobius γ通过率（5%/3 mm）均满足临床要求。 结论:基于IOE的Ethos在宫颈癌在线自适应计划中具有很好的鲁棒性，可以保证在线自适应各个治疗分次自动生成计划的质量。

目的:探讨老年帕金森病(PD)患者血清铜蓝蛋白水平与冲动性增高的相关性。方法:选择2019年10月至2021年6月在金华市人民医院就诊的227例老年PD患者作为研究对象，根据血清铜蓝蛋白水平的第75百分位值(P 75)进行分组，血清铜蓝蛋白水平

0.05)。采用多因素logistic分析去除混杂因素后，铜蓝蛋白与二阶非计划及其对应的一阶因子(自我控制和自知复杂度)存在相关性(均 P<0.05)。 结论:老年PD患者血清铜蓝蛋白水平与BIS-11非计划性冲动水平升高有关。

目的:采用随机森林和支持向量机两种机器学习算法建立预测模型，实现容积弧形调强（VMAT）验证γ通过率（GPR）的数值预测和分类预测。方法:回顾性选取2019年4月至2020年8月于温州医科大学附属第一医院放疗中心接受VMAT放疗的258例患者资料，其中头颈部38例，胸腹部220例。对所有患者VMAT计划提取13个复杂度参数，收集计划验证在3%/3 mm和2%/2 mm评估标准下的GPR。用随机种子数方法将患者队列分为70%训练队列和30%验证队列，采用随机森林和最小冗余最大相关性（mRMR）的方法分别筛选数值预测和分类预测的相关性参数，利用随机森林和支持向量机两种算法结合计划靶区（PTV）体积，子野宽度，平滑度因素分别建立复杂度模型和混合模型。分析比较两种模型的预测性能。结果:对GPR数值预测，在3%/3 mm、2%/2 mm评估标准下，验证队列中基于随机森林和支持向量机复杂度模型预测误差的均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）分别为1.788%和1.753%、5.895%和5.444%、1.415%和1.334%、4.644%和4.255%；基于随机森林和支持向量机的混合模型预测误差的RMSE和MAE分别为1.760%和1.815%、5.693%和5.590%、1.386%和1.319%、4.523%和4.310%。GPR分类预测中，在3%/3 mm、2%/2 mm评估标准下，验证队列中基于随机森林和支持向量机的复杂度模型的受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）分别为0.790和0.793、0.763和0.754；在验证队列中基于随机森林和支持向量机的混合模型的AUC结果分别为0.806和0.859、0.796和0.796。结论:开发了基于随机森林方法和支持向量机方法的复杂度模型和混合预测模型，能够实现在3%/3 mm和2%/2 mm两种评估标准下对VMAT放疗计划GPR的数值预测和分类预测，混合模型较经典复杂度模型提高了预测精度。

目的:比较共面和非共面容积弧形调强放射治疗（VMAT）技术在全脑放疗中保护海马及下丘脑-垂体（HT-P）轴的计划质量差异。方法:回顾性分析2021年11月至2023年8月天津医科大学总医院收治的15例行预防性脑照射的患者，参照RTOG-0933及相关指南勾画海马及HT-P轴，分别设计共面VMAT（co-VMAT）和非共面VMAT（nco-VMAT）计划，处方剂量为30 Gy分10次，利用配对 t检验比较两种计划的剂量学指标、计划鲁棒性、计划复杂度及执行效率。 结果:两种计划均能达到剂量学目标，PTV的D 2%、D 95%及适形指数（CI）差异没有统计学意义，对于PTV的D 98%和均匀性指数（HI），co-VMAT略差于nco-VMAT（D 98%为26.37∶26.96 Gy， P=0.001；HI为0.25∶0.24， P=0.002）。co-VMAT中双侧海马的D min为8.55 Gy（左侧）和8.32 Gy（右侧），低于nco-VMAT中的9.31 Gy（左侧）和9.26 Gy（右侧）；同时co-VMAT中下丘脑和垂体的D mean低于nco-VMAT计划（下丘脑为11.54∶12.27 Gy，垂体为11.72∶12.1 Gy），差异均有统计学意义（ P<0.001）。两种计划中，海马和HT-P轴剂量对误差十分敏感，而PTV和其他危及器官对误差敏感度相对较低。co-VMAT计划比nco-VMAT计划复杂度低，两者在3%/3 mm标准下的γ通过率分别是99.06%±0.60%、98.05%±2.89%。co-VMAT计划的平均出束时间是4.8 min，约为nco-VMAT的2/3，而平均治疗时间为6.3 min，约为nco-VMAT治疗时间的1/2。 结论:co-VMAT和nco-VMAT均能实现全脑放疗中海马及HT-P轴的保护，co-VMAT计划中靶区的D 98%略小，但对海马及HT-P轴的保护更好。两种计划中海马和HT-P轴的剂量都对误差敏感，co-VMAT计划的复杂度更低，执行效率更高，更适合临床治疗。

目的 探讨基于国产联影URT-Linac 506c加速器的容积弧形调强放射治疗(Volumetric Modulated Arc Therapy,VMAT)计划复杂度参数与患者计划质量保证(Patient Specific Quality Assurance,PSQA)间的关系,并建立机器学习模型对PSQA结果进行评估和预测.方法 随机选取150例在URT-Linac 506c加速器上行VMAT治疗计划的患者为研究对象,在该加速器上对所有计划进行基于机载电子射野影像系统探测器的PSQA剂量验证.对剂量验证结果进行阈值为10%、标准为2%/2 mm的伽马通过率分析.同时对每个计划基于多叶准直器位置和跳数,提取其中的11个复杂度参数.分析复杂度参数和PSQA结果间的关系,并建立机器学习模型对PSQA结果进行预测.结果 计划复杂度参数与PSQA结果的相关性分析表明二者并不严格呈线性相关,但计划的复杂程度越高,PSQA通过率相对越低.梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)模型和随机森林(Random Forest,RF)模型对基于复杂度参数的PSQA结果预测水平相当,GBDT模型和RF模型的平均预测误差分别为0.55%和0.54%.由于PSQA结果分布严重不平衡,更改过权重后的模型对低通过率部分的预测能力有所提升.结论 对于国产加速器URT-Linac 506c,这2种基于决策树结构的机器学习模型对PSQA结果的预测可提供一定的帮助,建立更精准的模型需要进一步完善采集患者的样本量.

目的:研究多叶准直器(MLC)误差对宫颈癌VMAT计划剂量的影响,定量分析计划复杂度与剂量变化量之间的相关性.方法:回顾性选取14例宫颈癌VMAT计划.通过Python对每个计划的MLC引入偏移误差(Type 1)、单边叶片偏移误差(Type 2)以及双边叶片异向整体偏移误差(Type 3)形成模拟计划与原计划进行比较,分析两者间剂量差异.采用小子野得分(small aperture score,SAS)衡量计划复杂度,线性回归分析SAS与计划剂量偏差之间的相关性.结果:当MLC误差为2 mm时,Type 1对计划剂量影响较小,误差导致剂量参数变化＜2％;Type 3对剂量影响最明显,PTV D95％、Dmean、Dmax和gEUD的变化量分别为5.31％、5.52％、9.37％和5.48％,小肠、直肠、股骨头和膀胱的Dmean变化量分别为7.96％、6.68％、8.85％和7.41％;Type 2造成的影响几乎为Type 3的一半.当MLC误差类型为Type 2、Type 3时,靶区与危及器官Dmean的平均剂量偏差与SAS(5 cm)呈强线性相关性(R2≥0.63).结论:Type2和Type3 MLC叶片系统误差对计划剂量参数影响明显,为保证MLC系统误差导致靶区剂量变化＜2％,质控时MLC叶片整体误差需小于0.4 mm每侧或0.9 mm单侧,SAS值可作为评价指标估算MLC误差对宫颈癌计划剂量影响的大小.

目的:通过验收测试评估调强放射治疗(IMRT)及容积旋转调强治疗(VMAT)中在体剂量验证系统EPIgray剂量重建的准确度,并进行初步的临床应用.方法:选择医院收治的37例不同部位癌症患者病例进行临床测试,参考厂家提供的验收手册以及美国医学物理师协会(AAPM)TG-119报告的建议,采用方野、条带野和调强计划在模体上测试EPIgray系统的剂量重建精度.通过改变均匀模体厚度及照射源皮距来研究系统对误差的识别能力.对37例VMAT的不同部位癌症患者进行临床测试,分析EPIgray系统剂量重建与治疗计划系统计算剂量的一致性.结果:方野测试中EPIgray剂量重建有良好的线性且重建精度较高,在不同大小的射野不同厚度的模体上射野中心轴的剂量重建精度最高为(0.10±0.39)%,在离轴和深度方向上除剂量建成区和射野边缘外剂量重建精度均在3.0%以内.在IMRT以及VMAT计划测试中剂量重建偏差均＜5.0%.随着计划复杂度以及模体异质性的增加重建精度略有下降,但剂量重建偏差均在允许偏差范围内.37例患者临床测试中处方剂量点的平均重建偏差为(-0.6±4.8)%,靶区范围内的采样点平均偏差为(-2.1±2.7)%.在射野外及剂量梯度大的区域重建偏差较大.结论:体剂量验证系统EPIgray剂量重建与治疗计划系统计算剂量有较好的一致性,剂量重建精度能满足临床应用的需求.