摘要：目的探究基于Monaco计划系统的最小子野面积(MSA)在宫颈癌静态调强放疗计划中的最优设置值,以提高宫颈癌放疗计划精确性。方法回顾性收集10例宫颈癌患者,使用Monaco治疗计划系统设计固定五个射野静态调强计划,MSA分别为1、2、4、10、20、50、80和100 cm^(2),每个患者得到8个放疗计划。以MSA为2 cm^(2)的放疗计划为对照组,比较其他MSA设置值的放疗计划,在其他优化目标函数和约束条件相同前提下,只改变MSA设置值,利用方差分析和事后比较的统计学方法来研究MSA对放疗计划产生的影响。结果当MSA在10~20 cm^(2)范围内,与对照组相比,靶区和危及器官的剂量变化不明显,但是机器跳数和子野数目开始下降。当MSA从50 cm^(2)开始,与对照组相比,靶区内最大剂量(D 2%)和平均剂量(D_(mean))均增加,均匀性指数(HI)和适形性指数(CI)开始变差。除了小肠平均剂量D_(mean)随MSA变化不大外,其余危及器官受量都随着MSA增大而不同程度地增加(P<0.05);机器跳数和子野数目总体随着MSA增大而减少。结论在基于Monaco治疗计划系统宫颈癌静态调强计划的设计中,MSA设置值的最佳范围为10~20 cm^(2)。

摘要：目的:对比Monaco计划系统中旋转容积调强治疗(VMAT)计划的4种不同通量平滑度在非小细胞肺癌(NSCLC)患者体部立体定向放射治疗(SBRT)中的剂量学差异,分析探讨通量平滑度对计划优化的影响。方法:选取医院收治的13例周围型NSCLC患者的CT图像,所有计划保持优化函数与其他参数一致,分别使用通量平滑度关闭设置(Off)、低通量平滑度设置(Low)、Monaco 5.11.03计划系统中通量平滑度常规设置(Medium)和高通量平滑度设置(High)4种通量平滑度进行VMAT计划设计,并分别定义为Off组、Low组、Medium组和High组,比较4组不同计划的靶区、危及器官(OAR)的剂量学参数和机器跳数、计算时间和计划验证通过率。结果:High组与Medium组相比,机器跳数降低了6.0%,计算时间降低了5.0%,两组比较差异均有统计学意义(t=-2.642,t=-2.691;P<0.05)。High组与Medium组相比,肿瘤靶区的最大值和平均值、靶区覆盖率、靶区适形性指数(CI)、靶区均匀性指数(HI)、靶区剂量跌落指数(R50%)、计划验证通过率和正常组织的比较,差异均无统计学意义。结论:在NSCLC患者SBRT的VMAT计划设计中,应综合考虑计划质量和执行效率,选用高通量平滑度设计NSCLC患者SBRT的VMAT计划。

摘要：为了研究潜水自引气曝气机内部流动机理,根据潜水自引气曝气机的性能要求,自主设计了开放式齿形转轮和开式导叶,通过三维造型软件UG完成了过流部件的三维造型.以商业软件An-sys-CFX为主要分析工具,利用多相流湍流模型对潜水自引气曝气机过流部件进行数值模拟,并对模拟结果分析,并进行相关试验验证.结果表明:模拟结果显示曝气机下潜深度从2.5～6.5 m内变化时,模型内部区域的速度矢量分布随着下潜深度的增大从混乱到流畅再到混乱,压力分布图中的低压漩涡从出现到消失再到出现;试验结果表明曝气机下潜深度从2.5～6.5 m变化时,曝气机进气管进气速度先增大后降低,在3.5 m时进气速度最大,达到4.25 m/s;模拟结果与试验测试的曝气机进气性能变化情况趋势一致,证明了根据模拟结果对曝气机性能的预测是可行的.

摘要：目的:研究Monaco治疗计划系统的放射治疗计划控制点(CP)个数在早期非小细胞肺癌(NSCLC)的体部立体定向放射治疗(SBRT)计划中的影响,为优化肺癌SBRT旋转容积调强计划的CP参数设置提供依据。方法:选取医院收治的9例早期周围型NSCLC患者,其中1例患者左、右肺各有肿瘤,分别行左、右侧两个计划处理(共10幅靶区图像),治疗计划CP使用Monaco治疗计划系统,为每例患者设置SBRT旋转容积调强计划的7个CP参数,其个数分别为10、30、50、80、100、150和200个(记为CP_(10)、CP_(30)、CP_(50)、CP_(80)、CP_(100)、CP_(150)和CP_(200)),以CP_(100)的肺癌SBRT计划进行优化得到计划1(plan1),其他计划在优化参数不变的情况下只改CP。通过方差分析和最小显著性差异(LSD),对比分析靶区剂量分布、危及器官(OAR)受量、计划效率中靶区均匀性指数(HI)、适形性指数(CI)、跌落指数(GI)、机器跳数、计算时间和子野个数,以及执行效率中的Gamma通过率。结果:CP_(30)处的D_(2%)、D_(50%)和HI呈减小趋势,与CP_(100)处相比分别减少1.56%、1.28%和10%。CP_(30)处的CI和GI呈增加趋势,与CP_(100)处相比分别增加1.28%和1.17%;CP_(30)处的靶区内最大剂量D_(2%)、平均剂量D_(50%)和HI呈减少趋势,与CP_(10)处比较分别减少3.53%、1.91%和15%,差异有统计学意义(F=31.137,F=17.556,F=35.617;P90%。结论:在肺癌SBRT旋转调强计划中,当治疗计划为CP_(30)时,可保证靶区剂量最佳,优化计划和执行效率高,且对OAR影响小。

摘要：目的:探讨机器学习在肺癌容积旋转调强(VMAT)治疗计划对心脏和肺的剂量体积直方图(DVH)预测的可行性。方法:选取51例肺癌VMAT计划,随机选取其中43例为训练组,剩余8例为验证组。分析训练组中患者的解剖信息与两侧肺V5、V20和心脏V30、V40的相关性。采用机器学习方法,以解剖信息为输入、危及器官(OAR)的DVH为输出,分别构建并训练关于两侧肺以及心脏的人工神经网络模型。将验证组中8例VMAT计划中的解剖信息分别输入到已经构建好的人工神经网络模型,分别预测OAR的DVH。结果:两侧肺V5、V20和心脏V30、V40受自身体积大小影响可忽略,受OAR与靶区的空间相对位置关系影响较大。患侧肺、对侧肺、心脏的人工神经网络结构模型中隐藏层分别含有41、38、34个神经结点,线性回归系数分别为0.994、0.975、0.986。对验证组中患侧肺和对侧肺的V5、V20的预测误差分别为2.70%±1.83%、2.84%±1.97%和13.7%±7.8%、0.72%±0.75%,对心脏V30、V40的预测误差分别为3.20%±0.63%、2.1%±1.5%,仅对侧肺V5的预测值和实际值差异有统计学意义(P<0.05)。结论:采用人工神经网络方法可以对肺癌VMAT计划中解剖信息与OAR的DVH数据进行学习,构建的人工神经网络模型可预测出患侧肺、心脏V25~V60和对侧肺V20的DVH数据,可为临床计划设计提供参考。

摘要：目的:探讨肺癌容积调强弧形治疗(VMAT)计划中,最小子野宽度对放疗计划质量的影响。方法:选择病理证实为肺癌的患者12例,计划靶区处方剂量为60 Gy/30次。使用Monaco治疗计划系统设计全弧VMAT计划,计算网格为0.3 cm,采用6 MVX射线,每个弧的最大控制点数为200。计算不确定度为1%。最小子野宽度依次选取0.5、0.7、1.0、1.2和1.5 cm。以最小子野宽度为1.0 cm的计划为参考,与其他子野宽度下的计划相比较,分析各剂量学指标随最小子野宽度变化的情况。结果:随着最小子野宽度增大为1.2、1.5 cm时,靶区Dmean、D2变化明显(P<0.05)。相比参考最小子野宽度1.0cm,最小子野宽度为1.5cm时,适形度指数变化较大(Z=-2.694,P<0.05);最小子野宽度为0.5、0.7、1.2和1.5cm时,靶区覆盖率相差较明显(Z=-2.904、-3.061、-2.747、-2.941,P<0.05)。最小子野宽度1.0cm时,VMAT计划平均机器跳数为684.4MU;最小子野宽度为0.5、0.7、1.2、1.5 cm时,计划的平均机器跳数分别为为972.8、763.8、660.1、665.3 MU。控制点数随着最小子野宽度的增大呈降低趋势。结论:利用Monaco系统设计肺癌VMAT计划,最小子野宽度为1.0cm时VMAT计划的质量更好。通过调整VMAT计划的最小子野宽度可大大降低机器跳数,提高射束的有效使用率,同时提高患者的治疗舒适度。

摘要：目的:探讨不同扫描条件对CT值到相对电子密度(HU-RED)转换关系及放疗计划剂量计算的影响。方法:借助CT模拟定位机和电子密度模体,分析不同扫描条件下各组织替代物的CT值,建立对应的HU-RED转换关系。随机选取头部、胸部、腹部、盆腔肿瘤患者各8、8、6、6例,分别设计放疗计划。保持放疗计划各参数不变,选择不同电压下的HU-RED转换曲线,进行剂量计算。借助临床靶区(D_2、D_(50)、D_(95)、D_(98))和危及器官(D_(mean)、D_(max)),分析比较扫描电压的改变对剂量分布的影响。结果:扫描层厚和扫描电流对HU-RED转换关系影响可忽略,但扫描电压对其影响较大;头颈部和盆腔肿瘤靶区(D_2、D_50、D_95、D_98)剂量有显著性差异(P≤0.029);胸部和腹部肿瘤靶区(D_50、D_95、D_98)剂量有显著性差异(P≤0.043);脑干、患侧肾、小肠、双侧股骨头、脊髓、膀胱的平均剂量及脊髓的最大剂量有显著性差异(P≤0.036)。结论:CT模拟定位机扫描电压的改变可显著影响剂量的计算,因此治疗计划中需要选用与CT扫描电压相一致的HU-RED转换曲线进行剂量计算。