《放療中非均勻VMAT模型建立與技術實現研究》是依託復旦大學，由邱健健擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：放療中非均勻VMAT模型建立與技術實現研究
- 依託單位：復旦大學
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：邱健健
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
束流調強技術（IMRT）及容積弧形調強技術（VMAT）是目前放射治療的主流技術。但IMRT最佳化方案複雜、布野依賴人工、治療效率低;VMAT技術在保證高效放療的同時相對簡化射野各方向上強度最佳化，降低了放療最佳化方案的質量。本研究將著重研究VMAT最佳化模型的兩個均勻性：“①弧內子野個數均勻等分”②“等分的子野同方向上數目單一”並進行改良，構建非均勻VMAT最佳化模型，自主研發創建非均勻VMAT新技術。新技術在保留常規VMAT高效性的同時結合IMRT特點加強照射野方向上的最佳化，可以提高放療方案的質量、有效減少正常組織照射容積、保護正常器官；此外，新技術實現所研發的人工智慧放射治療最佳化軟體，能夠減少人為原因造成的誤差，提高放射治療計畫的製作精度及效率，最終改善患者的治療療效和生活質量。本研究探討的新技術具有效率更高、更智慧型的優勢，在醫療人力資源緊缺的今天，尤其具有現實意義且符合腫瘤放療的未來發展趨勢。
結題摘要
研究背景：針對目前主流放療兩大技術：束流調強技術（Intensity-modulated Radiation Therapy, IMRT）及容積弧形調強治療（Volumetric modulated Arc Therapy, VMAT）存在的瓶頸：IMRT技術最佳化複雜, 加速器執行時間長，效率較低；VMAT技術雖然具有高效性較人性化，但其最佳化模型卻在一定程度上對放療計畫的質量進行了妥協。故臨床上迫切需要一種綜合IMRT與VMAT優點的新技術，在保證最佳化方案質量的同時提高放射治療效率。 主要研究內容：本研究通過改良常規VMAT數學模型，對射野角度、機架運動速度進行最佳化以完成多控制點運行，獨創基於多子野最佳化的非均勻NU-VMAT新技術，新的最佳化方案的產生採用自動化獲取方式（基於現有先進的治療計畫系統程式接口進行無縫連線）。 重要成果：已發表論文6篇，並獲得專利一項。 關鍵數據：NU-VMAT新技術在腦膠質瘤放射治療中相比VMAT技術可以降低腦幹和眼晶體組織的劑量約11.0%和7.2%；在肺、膀胱、直腸腫瘤的放療中較之VMAT技術，可降低46.3%、6.2%和59.8%的機器跳數；較之IMRT,可減少56.8%、32.7%和42.2%的治療時間；QA驗證結果顯示，新技術在絕對劑量和面劑量的誤差均值＜2%，面劑量γ分析通過率均值為97.61%。 科學意義:本研究對傳統的vmat最佳化算法進行了深入、系統的研究，創新性的建立了非均勻的NU-VMATt數學模型及相關新技術，具有重要的學術價值。依託先進的全數位化醫用放射治療設備，實現了非均勻VMAT技術。對現有放射治療技術的最佳化改進研究，並前瞻性地開展了NU-VMAT技術在小體積腫瘤SBRT治療、大體積腫瘤乳腺癌治療和複雜化腫瘤鼻咽癌治療中的套用效果，取得了具體的臨床資料，可為可為今後開展該領域的研究提供第一手基礎資料。同時，最佳化方案能自動獲取非均勻的VMAT計畫，有效地減少人為因素造成的誤差，提高放射治療計畫制定的準確性和效率，解放人力。在當今醫療和人力資源短缺的情況下，具有廣闊的臨床套用前景。
