肺密度变化对组织吸收剂量影响的模拟研究

肖 杨，黄顺平，李 恒，吴 艳，李 进，刘 宏，陈晓琳

(重庆医科大学附属第二医院肿瘤中心，重庆 410000)

目前胸部放射治疗相关物理技术研究侧重于呼吸运动管理，目的在于提高照射精度。Rosenblum等[1]研究显示，肺组织密度由三部分决定：肺组织、血液和空气。人体在进行呼吸动作时肺组织由生理变化带来的物理变化可以迅速地引起肺密度变化，在深吸气后由于胸腔正压，导致全身静脉血回流减少，同时肺部充气导致体积增大，肺的密度进一步降低。同时该研究表明，呼吸引起的CT(cmputed tomography)值范围为-900 HU～-300 HU，儿童变化大于老人，仰卧位变化大于俯卧位，健康肺密度最大可达0.38 g/cm3，而受疾病影响肺密度最小可达0.08 g/cm3。

低密度组织剂量吸收主要受光子衰减数减少与次级电子射程增大影响。基于能量沉积模型，剂量算法可归纳为两大类[2]：(1)假设电子平衡始终保持不变，能量沉积仅存在光子与物质的相互作用，不考虑次级电子输运，包括：笔形束算法(pencil beam，PB)[3]和等效组织空气比法(equivalenttissue-to-air ratio，ETA)等[4]；(2)假设非局域能量沉积，并考虑次级电子输运，包括：卷积叠加法(collapsed cone convolution，CCC)[5]和各向异性算法(analytic anisotropic algorithm，AAA)等[6]。Engelsman等[3]采用了Cad Plan、U-MPlan和Helax TMS三种基于(1)类的PB算法的TPS计算不同能量照射标准肺组织及靶区模体，并与探测器实际测量值进行比较。结果显示，三种计划系统计算的肺组织和肿瘤的剂量比实际测量值高20%，计算误差随能量增大而增加。张彦秋等[7]利用蒙特卡罗算法评价AAA算法在肺组织的计算精度，结果显示AAA算法在2 cm×2 cm射野下肺组织区域高估了深度剂量，剂量偏差范围为-0.24%～2.66%。李洁、Mesbahi等[8-9]分析了不同肺密度带来的侧向电子不平衡严重程度，结果显示当肺密度小于0.4 g/cm3时，DRP(dose reduction percentage)非常大且随密度剧烈变化，电子不平衡现象较严重，肺内部及肺软组织界面吸收剂量的不准确评估会导致严重后果。Beilla等[10]分析了在深吸气屏气(deep inhalation breath holding，DIBH)技术下不同算法带来的剂量差异，结果显示CCC与AAA算法在极低密度组织计算上具有较大局限性。

蒙特卡罗算法常作为计算电子不平衡情况下剂量计算的标准，可标定不同剂量算法的准确性[11]。本文利用蒙特卡罗算法计算三维适形、调强和立体定向放射治疗，在呼吸引起的肺组织密度变化对模体百分深度剂量(percentage depth dose，PDD)及离轴比(profile)的影响，并根据获得的结论为临床使用呼吸门控技术提供参考。

1 材料与方法

本次研究主要采用EGSnrc[12]系列程序对组织吸收剂量进行模拟计算。使用statdose、dosxyzshow与3ddose-tools进行数据提取。

1.1 加速器机头模型建立

使用BEAMnrc[13]对美国Varian公司提供的 True Beam系列6 MV医用电子直线加速器进行机头建模。机头主要由靶材料、初级准直器、均整器、监测电离室、反射镜、次级准直器和多叶光栅组成。Sheikh-Bagheri等[14]研究结果显示，电子源模型的能谱服从一维的高斯分布，强度分布服从关于中心轴对称的二维的高斯分布，因此本次选择BEAMnrc 19号电子源，设置入射电子源能量为5.8 MeV，能量展宽为10%，径向强度分布半高宽FWHM为 0.5 mm，射野大小分别设置为：10 cm×10 cm与5 cm×5 cm代表三维适形治疗，3 cm×3 cm与1 cm×1 cm代表不同优化程度下的调强技术与立体定向放射治疗，源皮距(source skin distance)SSD=100 cm，同时生成对应相空间文件。

图1 加速器机头空间结构模型图

1.2 肺组织模体建立及剂量计算

收集本中心20例肺部肿瘤患者数据，统计在吸气末、呼气末与自由呼吸扫描下CT值范围，使用由Schneider等[15]提出的“Schneider方法”将CT值转换成对应的物质密度与元素组成。在该方法中，详细统计了71种人体组织的CT值，并把全部的 CT值划分为4个部分进行分析，每个部分简化为两种等效元素组成，并用所选组织的密度和材料进行插值计算，推导 CT值与组织参数的函数关系。与传统的数据拟合相比，该插值函数法精度更高[16]。使用EGSgui通过PEGS Date生成不同密度与不同元素肺组织材料的反应截面及系统能够识别的材料数据。本次用于对比分析的肺组织密度分别设置为：吸气末状态A为0.1 g/cm3，吸气中期B为0.2 g/cm3，呼气末状态C为0.3 g/cm3。使用Dosxyznrc[17]进行体素能量沉淀计算，以1.1节生成的相空间文件作为入射源，设置模体尺寸(x，y，z)为10 cm×10 cm×20 cm，体素大小为0.1 cm×0.1 cm×0.1 cm。模体材料深度设置：0～2 cm为软组织模体(TISSUE700ICRU)，2～8 cm为不同肺组织模体，8～12 cm为肿瘤模体，12～18 cm为不同肺组织模体，18～20 cm为软组织模体。全局范围的电子截止能量ECUT=0.7 MeV，全局范围的光子截止能量PCUT=0.01 MeV，采用辐射光子分裂技术提高剂量产生效率，边界穿越算法采用PRESTA-I以提升高能粒子的利用效率，利用直接轫致辐射技术减小误差，通过与三维水箱实际PDD数据进行比较，设置模拟粒子数为109个时统计误差可降低至2%，其余采用默认设置。

2 结果与分析

2.1 不同呼吸状态下PDD、profile的差异

图2～图5给出了不同射野、不同呼吸状态下PDD、profile的差异。由图2可以看出，在10 cm×10 cm射野下上游肺组织吸收剂量无明显差异，肿瘤组织吸收剂量B、C状态相对于A状态降低2.76%和3.86%，下游肺组织随深度增加吸收剂量差异逐渐增大，B、C状态相对于A状态降低2.82%和6.34%。由图3可以看出，在5 cm×5 cm射野下上游肺组织吸收剂量差异明显，随深度增加差异呈先增大后减小的趋势，差异最大处肺组织吸收剂量B、C状态相对于A状态增加15.59%和20.64%，肿瘤组织吸收剂量B、C状态相对于A状态降低3.22%和6.04%，下游肺组织随深度增加吸收剂量无明显差异。由图4可以看出，在3 cm×3 cm射野下上游肺组织吸收剂量差异明显，随深度增加差异呈先增大后减小的趋势，差异最大处肺组织吸收剂量B、C状态相对于A状态增加8.88%和9.65%，肿瘤组织吸收剂量B、C状态相对于A状态降低2.96%和5.92%，下游肺组织差异最大处吸收剂量B、C状态相对于A状态增加10.56%和11.97%。由图5可以看出，在1 cm×1 cm射野下上游肺组织吸收剂量差异明显，随深度增加差异呈先增大后减小的趋势，差异最大处肺组织吸收剂量B、C状态相对于A状态增加30.46%和46.87%，肿瘤组织吸收剂量B、C状态相对于A状态降低3.72%和6.97%，下游肺组织差异最大处吸收剂量B、C状态相对于A状态增加26.55%和37.65%。总体看来，模体内百分深度剂量随射野变化具有明显差异，射野越小不同密度肺组织与肿瘤组织吸收剂量差异越大。分别选择肺组织模体(5 cm)与肿瘤模体(10 cm)进行profile分析，A状态下肺组织与肿瘤组织半影明显高于B、C状态，且随密度变化肿瘤组织半影变化范围大于肺组织。

图2 10 cm×10 cm射野下不同呼吸状态PDD、Profile差异

图3 5 cm×5 cm射野下不同呼吸状态PDD、profile差异

图4 3 cm×3 cm射野下不同呼吸状态PDD、profile差异

图5 1 cm×1cm射野下不同呼吸状态PDD、profile差异

在PDD分布上低密度组织与高密度组织边界未发生剂量跃变，与李洁等[8]的研究具有一定差异，但符合Mesbahi等[9]的研究。为更加贴合实际，本次设置对比模体为软组织，软组织密度略低于水模体，同时软组织含有大量C、N、P等元素。在软组织-肺交界面，能量沉淀会因次级电子产生率而波动。在低密度肺组织中，肺上游次级电子减少，能量沉积突然降低，但在交界面后会形成剂量累积区。在肺-软组织交界面，由于肺组织中会产生大量次级电子，产生了剂量累积区，在短距离内形成电子平衡。该现象在小野或高能射线照射下会加剧，是因为次级电子的射程更长[9]。

2.2 侧向电子不平衡影响

Disher等[18]在衡量低密度组织吸收剂量由于算法引起的误差时引入RDDF(relative depth-dose factor)值，RDDF值越小表示侧向电子不平衡越严重。本次研究结果RDDF值列于表1，总的表现趋势为密度越低RDDF值越小，射野越小RDDF值越小，在5 cm×5 cm射野下密度低于0.1 g/cm3时及射野小于3 cm×3 cm时低密度组织下存在明显的侧向电子不平衡现象。

表1 不同射野、不同密度下的RDDF值

3 结论

本研究主要在于分析不同肺组织密度对组织吸收剂量的影响，利用EGSnrc程序建立了加速器模型，实现了在标准模体下的剂量计算，通过与李洁等[8]、Mesbahi[9]的研究结果进行比较，验证模型的可靠性。

由结果可以看出，低密度组织吸收剂量随射野变化较大，射野越小、密度越低吸收剂量差异越明显。在低密度肺组织中，肺上游次级电子减少，能量沉积突然降低，但在交界面后会形成剂量累积区。在肺-软组织交界面，由于肺组织中会产生大量次级电子，产生了剂量累积区，在短距离内形成电子平衡。在吸气末状态由于肺组织密度较低剂量接收明显减小，且射野越小吸收剂量越小。但在密度较低时侧向电子不平衡现象更严重，在该状态进行剂量计算时误差较大。基于已有研究发现PB算法会高估正常肺组织剂量[3]，AAA算法在中低密度组织计算具有较好的结果，但在较低密度组织中会高估剂量[7]。在2017年发布的瓦里安肺癌立体定向放射治疗专家共识中，建议使用基于AAA算法发展的AcurosXB算法进行小野剂量计算。最后应特别注意出现肺气肿的患者，由于肺密度极低，该类患者更容易受到侧向电子不平衡的有害影响。

在较大射野照射下不同呼吸状态肺组织吸收剂量差异不大，但在吸气末状态肿瘤组织剂量存在升高的现象，该结论可能适用靶区较大的三维适形治疗。在小野照射下吸气末能降低正常肺组织剂量并提高靶区剂量，该结论可能适用调强放射治疗及立体定向放射治疗。在呼吸门控技术下临床医生可选择吸气末波段进行靶区勾画以提高治疗增益比，对于肺功能较好的患者采用DIBH技术可能会具有更好的效果。但小野照射下低密度组织侧向电子不平衡现象更严重，实际临床工作中应结合TPS算法、靶区大小、肺功能等合理选择呼吸波段进行靶区勾画。

由于本次研究主要考虑肺组织密度变化，但实际人体在进行呼吸运动时同时会引起肺组织体积改变，需系统评估不同呼吸状态下DVH(dose volume histogram)变化。由于目前仅ICRP组织发布过标准人体模型，但该模型不具有呼吸引起的密度及体积的动态变化。在后期研究中将考虑结合4D-CT技术建立人体动态呼吸模型，用于更加系统地评估不同呼吸状态下的组织吸收剂量差异。