本文關(guān)鍵詞：空腔對鼻咽癌劑量計算的影響，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：鼻咽癌是我國常見的惡性腫瘤,放射治療是治療鼻咽癌的主要手段,其5年總生存率達59.0%~76.1%,但是局部和或區(qū)域復(fù)發(fā)仍是鼻咽癌治療失敗的主要原因,單純鼻咽復(fù)發(fā)最為常見。鼻咽癌首次放療后的復(fù)發(fā)原因很多,如腫瘤克隆源細胞群敏感性,臨床分期,靶區(qū)勾畫,放射治療技術(shù),照射劑量等。局部復(fù)發(fā)鼻咽癌的治療仍然是一個非常棘手的問題,大多數(shù)局部復(fù)發(fā)的患者就診時已為局部晚期。如果能找到局部復(fù)發(fā)的原因,采取相應(yīng)的預(yù)防措施,減少局部復(fù)發(fā)的可能,對臨床治療來說具有很重要的意義。本文探討鼻咽癌復(fù)發(fā)的劑量原因,受計算技術(shù)的限制,臨床使用的劑量計算算法大都基于物理模型,劑量計算具有一定的局限性,尤其在組織不均勻處,很難滿足電子平衡條件,劑量計算存在較大誤差。鼻咽部解剖結(jié)構(gòu)復(fù)雜,既有骨性支架,也有空腔結(jié)構(gòu),鼻咽癌劑量很難計算準確。本文選取10例鼻咽癌病例,先在XiO計劃系統(tǒng)中完成調(diào)強計劃設(shè)計,XiO使用Superposition劑量計算算法,再將CT圖像,輪廓,計劃,劑量導(dǎo)出到Monaco TPS中,用蒙特卡洛算法XVMC重新計算劑量分布,比較Superposition算法和XVMC算法計算的劑量分布差異,分析腫瘤原發(fā)灶GTV,空腔和GTV與空腔交界處粘膜的劑量差異。研究結(jié)果:對于這10例鼻咽癌調(diào)強計劃的劑量分布,Superposition算法和XVMC算法計算的結(jié)果對比顯示,①腫瘤原發(fā)灶GTV 95%體積受量,GTV最小劑量,GTV和空腔交界處的粘膜最小劑量,Superposition算法計算值比XVMC算法高,差異具有統(tǒng)計學(xué)意義,P0.05,即Superposition算法高估了腫瘤原發(fā)灶GTV的劑量,導(dǎo)致患者在接受放射治療時腫瘤劑量不足;②空腔的最大劑量,Superposition算法計算值低于XVMC算法,差異具有統(tǒng)計學(xué)意義,P0.05;③不論是Superposition算法還是蒙特卡洛XVMC的算法,空腔的最大劑量都比相鄰粘膜的最小劑量大,相關(guān)性研究顯示,兩種算法的空腔最大劑量和粘膜最小劑量都成正相關(guān),空腔高劑量值越大,粘膜低劑量值越高,提高空腔的劑量,對提高腫瘤劑量很有幫助。
【關(guān)鍵詞】：鼻咽癌 空腔 調(diào)強 蒙特卡洛 卷積
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R739.63
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 引言9
• 1.2 放射治療簡介9-11
• 1.3 鼻咽癌放射治療復(fù)發(fā)的原因11
• 1.4 鼻咽的部位和結(jié)構(gòu)及對劑量計算的影響11-12
• 1.5 蒙特卡洛方法概述12-13
• 1.6 本課題的意義13
• 1.7 本課題研究內(nèi)容13-15
• 第2章 設(shè)備介紹和研究前的準備工作15-25
• 2.1 Monaco 5.2 計劃系統(tǒng)15-16
• 2.1.1 Monaco計劃系統(tǒng)劑量計算算法簡介15-16
• 2.1.2 Monaco計劃系統(tǒng)計算第三方調(diào)強計劃和計劃評估功能16
• 2.2 Xi O5.0 計劃系統(tǒng)16-18
• 2.2.1 Xi O計劃系統(tǒng)劑量計算算法簡介16-17
• 2.2.2 Xi O計劃系統(tǒng)逆向調(diào)強計劃功能介紹17-18
• 2.3 數(shù)據(jù)采集和擬合18-23
• 2.3.1 數(shù)據(jù)采集前的準備19-20
• 2.3.2 數(shù)據(jù)采集的設(shè)備和設(shè)置20-21
• 2.3.3 數(shù)據(jù)采集要求21-22
• 2.3.4 數(shù)據(jù)擬合22-23
• 2.4 模擬CT機的CT值 -相對電子密度值校正23-25
• 第3章 劑量計算方法介紹25-35
• 3.1 臨床放療使用的光子和電子與物質(zhì)的相互作用25-28
• 3.1.1 光子與物質(zhì)相互作用25-27
• 3.1.2 電子和物質(zhì)相互作用27-28
• 3.2 劑量計算的卷積算法28-31
• 3.2.1 電子平衡條件29
• 3.2.2 卷積算法29-31
• 3.3 劑量計算的蒙特卡洛方法31-35
• 3.3.1 蒙特卡洛模擬光子作用過程31-32
• 3.3.2 蒙特卡洛模擬電子作用過程32-33
• 3.3.3 蒙特卡洛算法計算的收斂性和誤差33-34
• 3.3.4 蒙特卡洛算法減少方差的技巧和計算效率34-35
• 第4章 鼻咽區(qū)空腔對鼻咽癌腫瘤劑量的影響35-52
• 4.1 本章引論35
• 4.2 臨床病例選擇35-36
• 4.3 CT模擬36
• 4.4 靶區(qū)勾畫與處方劑量36-37
• 4.4.1 靶區(qū)勾畫36-37
• 4.4.2 處方劑量37
• 4.5 危及器官及空腔處粘膜的勾畫37-39
• 4.5.1 危及器官勾畫及劑量限值37
• 4.5.2 腫瘤原發(fā)灶GTV空腔處粘膜的定義37-39
• 4.6 鼻咽癌調(diào)強計劃設(shè)計39
• 4.7 Monaco計劃系統(tǒng)重新計算劑量分布39-40
• 4.8 數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法40
• 4.9 結(jié)果與分析40-49
• 4.9.1 腫瘤原發(fā)灶GTV結(jié)果41
• 4.9.2 腫瘤原發(fā)灶GTV數(shù)據(jù)分析41-42
• 4.9.3 腫瘤原發(fā)灶GTV空腔處粘膜Muscosa結(jié)果42-43
• 4.9.4 腫瘤原發(fā)灶GTV空腔處粘膜Muscosa數(shù)據(jù)分析43-44
• 4.9.5 空腔Cavity結(jié)果44-45
• 4.9.6 空腔Cavity數(shù)據(jù)分析45-46
• 4.9.7 腫瘤原發(fā)灶GTV空腔處粘膜最小劑量和空腔最大劑量的比較46-49
• 4.10 本章小結(jié)49-52
• 第5章 結(jié)論與展望52-54
• 5.1 研究總結(jié)52
• 5.2 需進一步開展的工作52-54
• 參考文獻54-56
• 致謝56-58
• 個人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果58

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