目的:建立多中心凝血检验结果的自动审核规则，在保证检验质量的同时减轻人工审核及复检工作负荷，缩短周转时间（TAT）时间。方法:收集来自14家医院检验科2019年12月至2020年3月期间凝血标本共14 394份：规则建立组11 230份（含Delta check 1 182份），规则验证组3 164份（含Delta check 487份）；临床试应用77 269份。应用Sysmex CS系列全自动凝血分析仪检测凝血酶时间（TT）、凝血酶原时间（PT）、国际标准化比值（INR）、活化部分凝血活酶时间（APTT）、纤维蛋白原（FBG）、D-二聚体（DD）、血浆纤维蛋白（原）降解产物（FDP）同时将临床信息、仪器参数、检测结果、临床诊断、抗凝药物使用和HCT、TG、TBIL、DBIL等相关信息汇总；根据历史数据从小到大排序后累积第2.5和97.5百分位数，根据临床建议、危急值、特殊用药史和相关指南确定自动审核拦截条件及限值；进行一期和二期验证，分别计算阳性符合率、阴性符合率、假阴性、假阳性、自动审核通过率、通过正确率（与人工审核一致率）和TAT时间。结果:（1）自动审核规则33条，涉及TT、PT/INR、APTT、FBG、DD、FDP、Delta check、反应曲线及性状异常；（2）规则建立组自动审核通过率为68.42% （7 684/11 230），假阴性为0（0/11 230），与人工审核一致率为98.51%（11 063/11 230），其中阳性符合率为30.09%（3 379/11 230），阴性符合率为68.42%（7 684/11 230）；规则验证组自动审核通过率为60.37%（1 910/3 164），假阴性为0（0/11 230），与人工审核一致率为97.79%（3 094/3 164），其中阳性符合率为37.42%（1 184/3 164），阴性符合率为60.37%（1 910/3 164）；（3）自动审核规则试应用，77 269份凝血检测标本，检验结果报告平均TAT缩短分别为8.5~83.1 min。结论:本研究建立了凝血检验结果自动审核规则33条，验证显示能够在保证检验准确性的同时缩短TAT，提高凝血检验效率。

目的:探讨6MV X线调强放疗(IMRT)与容积调强弧形治疗(VMAT)计划在经束流匹配后，在两台医科达公司直线加速器(Versa HD和Synergy)上互换执行的可行性。方法:随机选取鼻咽癌、中心型肺癌、前列腺癌各12例患者影像，分别设计IMRT与VMAT计划，并采用电离室与ArcCheck对两台加速器6MV光子束实施患者个体化放疗验证并比较其差异性。结果:利用电离室实测Versa HD和Synergy加速器点剂量与计划系统相比偏差分别为(0.32±1.32)%与(0.54±1.29)%。所有计划差异均在±3%范围内，两加速器点剂量相比偏差均在±2%范围内，且差异无统计学意义(均 P>0.05)。对ArcCheck验证结果进行绝对γ分析，显示所有计划在2mm/3%与3mm/3%标准及10%阈值条件下通过率均超过95%且其两加速器平均通过率差异仅为0.19%(2mm/3%)与0.09%(3mm/3%)。 结论:IMRT/VMAT计划在两加速器上执行结果均满足临床要求且双方差异微小，可实现相同计划在不同加速器上互换执行。

目的:研究基于联影直线加速器电子射野影像装置(EPID)在体剂量验证方法在临床中的应用。方法:选取河南省人民医院收治的68例行容积旋转调强放疗(VMAT)的肿瘤患者，其中，头颈部32例、胸部16例和腹盆部20例。每位患者均执行治疗前Arccheck剂量验证(Pre Arccheck)、治疗前EPID剂量验证(Pre EPID)，以及治疗中前3次和随后每周1次的扇形束计算机断层成像(FBCT)位置验证和在体EPID剂量验证(In vivo EPID)。当任一方向摆位误差(左右 x、头脚 y和垂直 z)均<3 mm时实施治疗，并根据 x、 y和 z计算三维摆位偏差 d；否则，执行位置校正。 结果:68例患者Pre EPID和In vivo EPID γ通过率分别为(99.97±0.1)%和(94.15±3.84)%，与Pre Arccheck的(98.86±1.48)%相比，差异有统计学意义( t＝－6.12、9.43， P<0.05)。胸部、腹盆部和头颈部的In vivo EPID γ通过率相比，差异无统计学意义( P>0.05)。Pre EPID γ通过率和首次In vivo EPID γ通过率的差值(5.56±3.72)%与对应的三维摆位偏差 d(1.46±1.51)mm之间无相关( P>0.05)。随着治疗进行，In vivo EPID γ通过率由第1周的(94.15±3.84)%逐步减小到第5周的(92.15±3.24)%；从第3周开始至第5周，In vivo EPID γ通过率与第1周的相比，差异均有统计学意义( t＝2.48、2.75、3.09， P<0.05)。 结论:3 mm内摆位误差不影响在体剂量验证的γ通过率，在体剂量验证γ通过率临床可接受阈值的确定仍需进一步的研究，同时在体剂量验证可为自适应放疗的临床应用提供一定的支持。

目的:探究StereoPhan(SP)模体与SRS MapCHECK(SMC)半导体矩阵用于脑转移瘤患者HyperArc(HA)计划剂量验证的可行性。方法:选取16例在北京协和医院接受HA放射治疗的脑转移瘤患者为研究对象，分别将电离室和SMC半导体矩阵插入SP模体，测量患者的HA验证计划的点剂量与平面剂量，并与治疗计划系统(TPS)计算数据对比，平面剂量的γ分析标准取2 mm/3%、2 mm/2%、1 mm/3%和1 mm/2%。结果:16例患者的点剂量平均偏差是1.33%±0.84%，平面剂量γ通过率在2 mm/3%、2 mm/2%的标准下依次为99.72%±0.46%、98.93%±1.32%，在1 mm/3% 、1 mm/2%的标准下依次为98.85%±1.79%、97.13%±3.19%。结论:SP模体与SMC半导体矩阵适合用于开展脑转移瘤患者HA计划的剂量验证工作，在进行点剂量和平面剂量验证时，可以分别采用3%和1 mm/2%的分析标准。

目的:研究瓦里安呼吸门控实时位置管理(RPM)系统对放射治疗计划剂量学的影响。方法:回顾性选取40例胸腹部肿瘤放疗计划，采用质量控制运动模体产生呼吸门控信号，选取呼气末30%~60%稳定时相作为呼吸门控窗，在Edge加速器RPM呼吸门控模式下对上述计划进行Portal Dosimetry(PD)系统剂量验证，采用不同的γ通过率标准进行剂量分析，并分析其γ值的分布特点，与非门控模式下验证结果进行对比。结果:在RPM呼吸门控模式下，对于不同均整器模式下的调强放射治疗计划(IMRT)或容积调强放射治疗计划(VMAT)，采用γ(3%，3 mm)或(3%，2 mm)标准，所有计划通过率均在95.5%以上，采用更严格的γ(2%，2 mm)标准，所有计划通过率均在90%以上，符合美国医学物理师学会(AAPM)推荐的临床治疗标准。非门控模式下剂量验证结果通过率略优于呼吸门控模式下验证结果，两种模式下差异具有统计学意义(3%/3 mm， Z＝－1.45；3%/2 mm， Z＝－2.86；2%/2 mm， Z＝－3.70；1%/1 mm， Z＝－4.52, P<0.05)。两种模式下计划验证结果γ值的最小值、最大值及γ>1.5的份额差异不明显，但非门控模式下γ的平均值及标准偏差总体更小。 结论:RPM呼吸门控技术引入带来的剂量影响在临床可接受范围内，该门控模式下计划执行是安全可靠的。

目的:根据肿瘤患者群体的血细胞分析的特点和常见问题，制定符合肿瘤患者的血细胞分析自动审核方案，验证评价方案的有效性和审核效率。方法:将国际血液学组织提供的“国际41条复检规则”和天津医科大学肿瘤医院自建的复检规则分别与国内多中心自动审核规则进行组合，形成两种自动审核方案。选取天津医科大学肿瘤医院10 063份血常规标本（镜检460份）作为自动审核方案建立组，在仪器中间件中进行回顾性判断，比较不同方案的自动审核通过率和自动审核漏检率等各种指标。通过逐一分析漏检标本的数据，结合肿瘤患者诊断治疗特点对自动审核规则进行调整。通过对19 300份血常规7日内血小板数量变化进行分析，制定血小板计数的Delta检查规则。将血小板计数Delta检查规则与调整后的审核规则合并形成我院自动审核规则，再结合我院复检规则形成我院的自动审核组合方案，并对自动审核方案建立组和验证组（10 876份，其中镜检1 740份）标本进行判断。EDTA依赖性假性血小板减少症（EDTA-PTCP）患者标记提示和Delta规则判断功能在LIS中进行，其余规则判断功能均在中间件中执行。经过4个月61 602份标本的临床试运行，综合评价自动审核方案的有效性。结果:国际41条复检规则、我院复检规则与国内多中心审核规则组合形成的两种组合方案的自动审核通过率分别为46.36%、52.26%和漏检率分别为2.02%、1.06%，我院的自动审核方案在建立组和验证组的自动审核通过率分别为51.19%、52.78%，通过正确率分别为100%和99.95%，漏检率分别为0和0.03%；临床试运行期自动审核通过率为56.06%，通过正确率为100%，无漏检标本，优于目前主流规则组合的自动审核方案。自动审核周转时间（TAT）中位数缩短15 min， P90缩短58 min，明显低于去年同期。“EDTA-PTCP”患者标记功能共识别31例特殊患者，总共进行68次检测，PLT纠正前后差值中位数76.5×10 9/L，差异有统计学意义（ Z=-7.17， P<0.001）。 结论:本研究建立了适合肿瘤患者群体的自动审核组合方案，在很低的漏检率的同时具有较高的审核通过率，能保证我院肿瘤患者检验结果的准确，提升工作效能。

目的:通过对螺旋断层治疗(简称Tomo)计划人为引入叶片打开时间误差进行测试，评估中心型及偏心型两种ArcCheck验证方式在Tomo治疗计划质量验证中对叶片打开时间误差的灵敏度。方法:选择9例鼻咽癌患者，每个患者均分别生成靶区置于ArcCheck周围探测器上的偏心型验证计划、靶区置于ArcCheck中心位置的中心型验证计划。通过Matlab修改Sinogram矩阵文件人为引入2、4、6、8、10 ms的延时打开时间误差。利用ArcCheck分别测试无误差计划及带误差计划，对验证结果进行γ分析(剂量距离误差标准分别为3%/3 mm、3%/2 mm、2%/2 mm，阈值水平分别选择5%、10%、15%)。对误差灵敏度分别利用γ下降梯度和最小误差检测能力进行定量评估。对不同剂量距离误差标准及不同阈值水平分析结果的γ通过率进行 Pearson法相关性分析。 结果:中心型计划的γ下降梯度绝对值在不同γ分析标准下均大于偏心型计划(均 P<0.05)。中心型计划在所有γ分析标准下能检测出的最小叶片打开时间误差均为2 ms，而偏心型计划的最小误差检测能力弱于偏心型计划。中心型验证计划3个剂量距离误差标准的γ通过率均为强相关(均 R2>0.9)，而偏心型计划仅3%/3 mm、3%/2 mm标准的相关性较强( R2>0.9)。偏心型及中心型验证计划不同阈值水平间的γ通过率相关性均为强相关( R2均接近1)。 结论:ArcCheck应用于Tomo验证的中心型验证方式比偏心型验证方式对叶片打开时间误差灵敏度更高，对误差的检测能力中心型计划强于偏心型计划，且中心型验证计划在不同标准下的γ分析结果的相关性均强于偏心型验证计划。建议Tomo临床计划验证采用ArcCheck中心型验证方式。

目的:比较靶区体积、计算网格和剂量阈值等参数对ArcCHECK、SRS MapCHECK和3DMap 3种验证设备的立体定向放射治疗剂量验证结果的影响。方法:选取50例立体定向放疗计划，分别比较靶区体积(<25 cm 3和≥25 cm 3)、计算网格(1.0、1.5和2.0 mm)和剂量阈值(5%、10%和15%)对3种验证设备3 mm/3%、3 mm/2%、3 mm/1%、2 mm/3%和2 mm/2%的γ通过率的影响。 结果:靶区体积的改变对于3DMap的影响较大，与小体积相比，3DMap大体积的3 mm/3%、3 mm/2%、2 mm/3%和2 mm/2%的γ通过率分别增加2.2%、2.2%、4.4%和4.7%( t＝－2.76、－2.17、－4.72、－3.86， P<0.05)；计算网格1.5和1.0 mm相比，对于MapCHECK的影响较大，5种γ通过率分别降低0.7%、1.1%、1.7%、0.9%和1.5%( t＝－6.15、－6.23、－5.98、－5.11、－8.34， P<0.05)。计算网格2.0和1.0 mm相比，对于ArcCHECK影响较大，5种γ通过率分别降低1.0%、1.7%、2.4%、1.7%和2.7%( t＝－4.75、－7.30、－8.63、－7.11、－8.26， P<0.05)；剂量阈值10%和5%相比，对于ArcCHECK影响较大，3 mm/3%、3 mm/2%、2 mm/3%和2 mm/2%的γ通过率分别降低0.5%、0.8%、1.2%和1.7% ( t＝5.20、5.68、8.17、9.99， P<0.05)。剂量阈值15%和5%相比，对于3DMap的影响较大，3 mm/3%、3 mm/2%、2 mm/3%和2 mm/2%的γ通过率分别降低1.6%、1.7%、2.8%和3.2%( t＝3.25、2.98、4.40、4.21， P<0.05)。 结论:靶区体积、计算网格和剂量阈值对3种验证设备立体定向放疗计划的验证通过率产生不同程度的影响。在临床使用时应对于不同的验证设备具体考虑这些参数对于验证结果的影响。

目的:探索SHAP值结合极端梯度提升树（XGBoost）算法的特征选择技术来构建调强放疗γ通过率预测模型的可行性和有效性，并给出相应的模型解释。方法:回顾性分析2020年11月至2021年11月在湖南省肿瘤医院接受盆腔固定野调强放射治疗的196例肿瘤患者采用基于模体测量方式的调强放疗计划的剂量验证结果，γ通过率标准为3%/2 mm、10%剂量阈值。提取基于剂量文件的影像组学特征并使用SHAP值结合XGBoost算法进行特征筛选后构建预测模型。分别选取特征数量为50、80、110、140个，构建四种机器学习分类模型，计算曲线下面积（AUC）值、召回率及F1分数评估预测模型的分类性能。结果:基于SHAP值特征选择的110个特征构建的预测模型AUC值为0.81，召回率达到0.93，F1分数为0.82，均优于其他三个模型。结论:针对盆腔肿瘤调强放疗计划，可以采用SHAP值与XGBoost算法结合以选择用于预测的最佳影像组学特征子集来构建γ通过率的预测模型，并能通过SHAP值给出模型输出解释，可能在理解依赖机器学习模型所做的预测方面提供价值。

目的:研究容积弧形调强放射治疗（VMAT）计划机器跳数与计划验证通过率的相关性。方法:回顾性选取2020年1—10月在柳州市工人医院放疗的20例鼻咽癌和30例宫颈癌患者的VMAT计划，采用德国PTW公司的Detector 1500矩阵和OCTAVIUS 4D验证模体进行剂量测量，分析3%/2 mm、2%/2 mm条件下相关计划的剂量验证通过率。采用Pearson法双变量相关性分析对VMAT计划的机器跳数MU与计划验证通过率的相关性进行分析。结果:3%/2 mm标准下鼻咽癌单弧、双弧、单双弧汇总计划机器跳数与γ通过率的相关系数分别为-0.873（ P<0.001）、-0.800（ P<0.001）、-0.781（ P<0.001），宫颈癌计划为-0.493（ P=0.006）。2%/2 mm标准下鼻咽癌单弧、双弧、单双弧汇总计划机器跳数与γ通过率的相关系数分别为-0.842（ P<0.001）、-0.770（ P<0.001）、-0.748（ P<0.001），宫颈癌计划为-0.531（ P=0.003）。 结论:VMAT计划的机器跳数与计划验证通过率成极显著的负相关关系。