摘要
目的
探索RapidPlan自动计划模型跨病种应用的可能性。
方法
抽取10例直肠癌手动优化临床应用(CMO)计划作为测试组,使用已被证实在宫颈癌自动计划中表现优秀的RapidPlan模型对其进行优化,并对比直肠癌手动计划和自动计划的差异,判断模型的跨病种应用的可行性。
结果
模型生成的自动计划与手动计划均满足临床需求,相较于手动计划,RapidPlan自动计划模型优化计划的危及器官(Organ at Risk, OAR)膀胱V30、V40、V50分别降低了19.0%、17.6%、20.7%(P<0.05)。计划靶区(PTV)的D2降低了1.6%,D98提高了0.9%,适形度指数(CI)值降低了5.6%(P<0.05),均匀度指数(HI)则差异无统计学意义(P>0.05)。
结论
利用宫颈癌RapidPlan自动计划模型优化直肠癌计划得到的结果相较于手动计划更优,模型的跨病种使用在临床上有一定的可行性。
关键词
放射治疗是肿瘤治疗的三大主要方式之一,据统计,目前70%的癌症患者可以通过放射治疗延缓病情,控制并发
1 材料和方法
1.1 一般资料
抽取安徽医科大学第一附属医院高新院区2018年3月至2022年12月直肠癌放疗计划10例作为实验组。患者均仰卧位,双手抱肘置于额头,采用真空体膜固定,行大孔径CT(GE Discovery RT 590)以5 mm层厚扫描,采用相同处方剂量(50 Gy/25 f),Vitalbeam直线加速器单中心容积旋转调强(volumetric modulated arc therapy, VMAT)双整弧照射。计划要求100%处方剂量线覆盖95%的PTV,由资深物理师通过Varian公司Eclipse13.6计划系统优化,且由主治医生认可并已经临床应用。
1.2 实验方法
选择以宫颈癌病例训练完毕并临床应用的RapidPlan模型,该模型病例以层次约束优化
1.3 计划评估
将抽取的10例手动优化临床应用(clinical manual optimization, CMO)直肠癌计划利用RapidPlan模型生成自动计划,过程中保证除模型生成自动计划参数步骤外,其他所有条件不变,再将优化完成的RapidPlan自动计划和CMO计划进行计划PTV和重要参数的对比,从而确定自动计划的可用性。
基于国际放射性单位委员会83号报告,以D2和D98作为PTV近似最大剂量和近似最小剂量,评估PTV剂量分布,均为越接近处方剂量越好。适型度指数(conformance index, CI)值评估PTV适形度,其值介于0~1之间,越接近1说明适形度越好,HI值评估PTV剂量分布均匀度,HI越小说明均匀度越好。结合临床实际,在处方剂量为50 Gy/25 f的直肠癌放射治疗中,危及器官(organ at risk,OAR)主要关注膀胱的V30、V40及V50。
1.4 统计学方法
本文运用SPSS 20.0软件比较RapidPlan简化模型生成的自动计划和CMO计划的数据差异,以Shapiro-Wilk法对数据组进行正态分布检验,对符合正态分布的行配对样本t检验,对不符合正态分布的行Wilcoxon符号秩和检验。P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
CMO计划与RapidPlan自动计划结果剂量分布均满足临床需求。

图1 CMO计划与RapidPlan自动计划相关数据比较
A:CMO计划与RapidPlan自动计划PTV CI对比图;B:CMO计划与RapidPlan自动计划PTV HI对比图;C:CMO计划与RapidPlan自动计划PTV D2对比图;D:CMO计划与RapidPlan自动计划PTV D98对比图。
组别 | CI | HI | D2/cGy | D98/cGy |
---|---|---|---|---|
RapidPlan | 0.85±0.05 | 0.08±0.02 | 5 285.7±57.4 | 4 922.3±32.25 |
CMO | 0.90±0.02 | 0.09±0.02 | 5 371.5±47.3 | 4 879.0±47.9 |
2.87 | 1.94 | 2.97 | 4.30 | |
P | 0.019 | 0.085 | 0.016 | 0.002 |

图2 CMO计划与RapidPlan自动计划OAR相关剂量比较
A:计划与RapidPlan自动计划膀胱V30对比图;B:CMO计划与RapidPlan自动计划膀胱V40对比图;C:CMO计划与RapidPlan自动计划膀胱V50对比图。
组别 | V30 | V40 | V50 |
---|---|---|---|
RapidPlan | 41.7±17.3 | 24.8±14.2 | 11.7±9.0 |
CMO | 51.7±13.7 | 30.0±12.2 | 14.7±9.5 |
2.47 | 2.37 | 4.53 | |
P | 0.035 | 0.042 | 0.001 |
3 讨论
人工放疗计划的设计费时费力,且计划质量高度依赖于物理师的水平经验。RapidPlan自动计划是一种基于经验的自动计划设计系统,多年来,学者对其在各个病种中的研究于应用络绎不绝,其可行性和稳定性得到了广泛的认
直肠癌的放疗PTV与宫颈癌有一定的相似性,

图3 CMO计划与RapidPlan自动计划OAR相关剂量比较
A:宫颈癌PTV截面;B:直肠癌PTV截面。
本文将宫颈癌病例训练的RapidPlan模型应用于PTV类似的直肠癌病例,结果显示该模型优化的直肠癌自动计划表现优于手动计划,证明模型的跨病种应用有一定的可行性,未来期望可以使用更多的病例的测试与实验,进一步探索RapidPlan模型跨病种应用的潜力。
参考文献
王翰宇. RapidPlan及新的精炼模型方法在常见肿瘤中的应用分析[D]. 衡阳: 南华大学, 2017. [百度学术]
TEOH M, CLARK CH, WOOD K, et al. Volumetric modulated arc therapy: a review of current literature and clinical use in practice[J]. Br J Radiol, 2011, 84(1007): 967-996. [百度学术]
KADERKA R, MUNDT RC, LI N, et al. Automated closed- and open-loop validation of knowledge-based planning routines across multiple disease sites[J]. Pract Radiat Oncol, 2019, 9(4): 257-265. [百度学术]
FUSELLA M, SCAGGION A, PIVATO N, et al. Efficiently train and validate a RapidPlan model through APQM scoring[J]. Med Phys, 2018, 45(6): 2611-2619. [百度学术]
MIGUEL-CHUMACERO E, CURRIE G, JOHNSTON A, et al. Effectiveness of Multi-Criteria Optimization-based Trade-Off exploration in combination with RapidPlan for head & neck radiotherapy planning[J]. Radiat Oncol, 2018, 13(1): 229. [百度学术]
张烨, 易俊林, 姜威, 等. 2019年中国大陆地区放疗人员和设备基本情况调查研究[J]. 中国肿瘤, 2020, 29(5): 321-326. [百度学术]
GOOD D, LO J, LEE WR, et al. A knowledge-based approach to improving and homogenizing intensity modulated radiation therapy planning quality among treatment centers: an example application to prostate cancer planning[J]. Int J Radiat Oncol Biol Phys, 2013, 87(1): 176-181. [百度学术]
TOL JP, DOORNAERT P, WITTE BI, et al. A longitudinal evaluation of improvements in radiotherapy treatment plan quality for head and neck cancer patients[J]. Radiother Oncol, 2016, 119(2): 337-343. [百度学术]
VAN GYSEN K, O'TOOLE J, LE A, et al. Rolling out RapidPlan: what we've learnt[J]. J Med Radiat Sci, 2020, 67(4): 310-317. [百度学术]
SHEPHERD M, BROMLEY R, STEVENS M, et al. Developing knowledge-based planning for gynaecological and rectal cancers: a clinical validation of RapidPla
WILKENS JJ, ALALY JR, ZAKARIAN K, et al. IMRT treatment planning based on prioritizing prescription goals[J]. Phys Med Biol, 2007, 52(6): 1675-1692. [百度学术]
JEE KW, MCSHAN DL, FRAASS BA. Lexicographic ordering: intuitive multicriteria optimization for IMRT[J]. Phys Med Biol, 2007, 52(7): 1845-1861. [百度学术]
王景. 简化模型在宫颈癌自动计划中的研究及应用[D]. 合肥: 安徽医科大学, 2022. [百度学术]
FOGLIATA A, WANG PM, BELOSI F, et al. Assessment of a model based optimization engine for volumetric modulated arc therapy for patients with advanced hepatocellular cancer[J]. Radiat Oncol, 2014, 9: 236. [百度学术]
HUSSEIN M, SOUTH CP, BARRY MA, et al. Clinical validation and benchmarking of knowledge-based IMRT and VMAT treatment planning in pelvic anatomy[J]. Radiother Oncol, 2016, 120(3): 473-479. [百度学术]
FOGLIATA A, NICOLINI G, CLIVIO A, et al. A broad scope knowledge based model for optimization of VMAT in esophageal cancer: validation and assessment of plan quality among different treatment centers[J]. Radiat Oncol, 2015, 10: 220. [百度学术]
TOL JP, DELANEY AR, DAHELE M, et al. Evaluation of a knowledge-based planning solution for head and neck cancer[J]. Int J Radiat Oncol Biol Phys, 2015, 91(3): 612-620. [百度学术]
FOGLIATA A, REGGIORI G, STRAVATO A, et al. RapidPlan head and neck model: the objectives and possible clinical benefit[J]. Radiat Oncol, 2017, 12(1): 73. [百度学术]
FOGLIATA A, NICOLINI G, BOURGIER C, et al. Performance of a knowledge-based model for optimization of volumetric modulated arc therapy plans for single and bilateral breast irradiation[J]. PLoS One, 2015, 10(12): e0145137. [百度学术]
CHIN SNYDER K, KIM J, REDING A, et al. Development and evaluation of a clinical model for lung cancer patients using stereotactic body radiotherapy (SBRT) within a knowledge-based algorithm for treatment planning[J]. J Appl Clin Med Phys, 2016, 17(6): 263-275. [百度学术]
FOY JJ, MARSH R, TEN HAKEN RK , et al. An analysis of knowledge-based planning for stereotactic body radiation therapy of the spine[J]. Pract Radiat Oncol, 2017, 7(5): e355-e360. [百度学术]
KUBO K, MONZEN H, ISHII K, et al. Dosimetric comparison of RapidPlan and manually optimized plans in volumetric modulated arc therapy for prostate cancer[J]. Phys Med, 2017, 44: 199-204. [百度学术]
COZZI L, VANDERSTRAETEN R, FOGLIATA A, et al. The role of a knowledge based dose-volume histogram predictive model in the optimisation of intensity-modulated proton plans for hepatocellular carcinoma patients: training and validation of a novel commercial system[J]. Strahlenther Onkol, 2021, 197(4): 332-342. [百度学术]
FOGLIATA A, COZZI L, REGGIORI G, et al. RapidPlan knowledge based planning: iterative learning process and model ability to steer planning strategies[J]. Radiat Oncol, 2019, 14(1): 187. [百度学术]