《表2 各参数与处方等剂量线的Spearman相关系数及显著性P值》

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《基于肺部模体研究处方等剂量线对射波刀计划质量的影响》

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本课题组前期在PIDL对头部计划影响研究工作中选用RT算法计算剂量[8]，但RT与MC算法在计算非均匀介质诸如肺部肿瘤的剂量分布时存在较大差异[9-10]，MC算法计算剂量结果更接近实际值[11-13]，因此本研究基于MC算法计算结果开展工作。与前期以Shell 1的限值为主要调节参数制定PIDL计划的方法[8]不同，本研究保持Shell 1的限值不变，以Shell 2和Shell 3的限值为主要调节参数，随着Shell 2和Shell 3的限值减小同时放松对PTV最大剂量的限制，优化阶段中RT算法计算计划的PIDL逐渐由90%降低至45%，以5%的PIDL间隔保存临时计划。在评估模块中，切换为MC算法后重新计算剂量并重新在处方覆盖率大于98%处归一剂量，获得基于MC算法的40%～73%PIDL计划。表2中Spearman相关分析结果表明，DGI、HI和V25与PIDL显著相关，相关系数分别为0.960(P<0.01）、-1.000(P<0.01）和0.673(P=0.033）。依据HI定义，PIDL越小，靶区内最大剂量越大，HI越大，因此HI与PIDL从定义上已具有强相关性。DGI与PIDL具有较强相关性，如表1所示，DGI随PIDL减小而减小，但在43%和40%PIDL计划出现增大，这应该是由于V25在43%和40%PIDL计划出现增大的原因而导致。综合考虑V5、V15和V25的研究结果，53%PIDL计划具有最小的V5和V15，48%PIDL计划具有最小的V25，研究表明50%左右PIDL计划的靶区外剂量体积较小，与头部计划PIDL研究结果相近[1，8]，同时也表明DGI并不能完全描述剂量跌落情况，需要综合考虑不同剂量的实际体积，单一持续降低PIDL（低于50%）并不能持续压缩靶区外剂量体积。CI、射束数、总MU和治疗时间与PIDL无显著相关性，但表1结果表明较低或较高PIDL的CI较大，即靶区剂量适形性变差。