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使用切伦科夫成像技术实时监控治疗过程中的放射剂量


莱斯利·贾维斯(Lesley Jarvis)和布莱恩·波格(Brian Pogue)正在研究使用切伦科夫(Cherenkov)成像技术实时监测放疗的情况。(礼貌:马克·沃什伯恩,达特茅斯-希区柯克健康中心)

在达特茅斯-希区柯克医学中心接受放射疗法治疗的癌症患者,正在通过实时监控治疗过程中所放射的剂量,接受更多的治疗检查。切伦科夫成像系统可实现这种治疗验证,该系统可实时显示每个辐射束。

Cherenkov成像是一种在放射治疗过程中捕获光发射的新技术。当光子或电子束与组织相互作用时,会产生切伦科夫效应,从而在皮肤表面产生显示治疗束形状的光。该光的强度与所输送的剂量成比例。由DoseOptics开发的BeamSite Cherenkov成像系统使用时间选通技术来确保每个直线加速器脉冲都对图像有所贡献。时间积分软件可创建实时叠加在患者身上的图像,从而提供表面剂量的替代图。

这些剂量图可用于在视觉上验证整个每个治疗部分的治疗范围和患者位置。盖瑟尔医学院和达特茅斯工程学院的研究小组表示,使用标准质量保证(QA)措施是不可能做到的。

由莱斯利·贾维斯(Lesley Jarvis)领导的达特茅斯(Dartmouth)小组进行了一项研究,研究了切伦科夫(Cherenkov)影像在临床放射治疗实践中的实用性。研究人员在达特茅斯-希区柯克的诺里斯棉花癌症中心接受放射治疗的64位患者中对该系统进行了评估。使用3D保形放射疗法,全皮肤电子疗法,电弧疗法和全身照射等技术对患者进行了乳腺癌(29),肉瘤/淋巴瘤(23)和其他癌症的治疗。Jarvis和同事在国际放射肿瘤学,生物学,物理学杂志上发表了他们的发现。

放射治疗师和放射肿瘤学家对Cherenkov图像进行了检查,以确定临床获益信息并确定治疗事件。他们首先指出,这些图像可用于监测肿瘤靶标和邻近的解剖结构,以确保适当的治疗。

为了评估患者的日常定位准确性,研究人员使用该系统的自动图像分析软件评估了15位乳腺癌患者的129次成像治疗。Cherenkov排放在质量上与治疗计划系统预测的预期表面剂量分布相匹配。通过计算平均符合距离(MDC)分析分娩准确性,发现与治疗第一天相比,分次间MDC在7 mm以内。

为了使用Cherenkov成像进行绝对剂量测定,研究人员将闪烁体光盘应用于三名患者的关注区域(ROI)。该系统根据已知的闪烁体发射响应,识别图像中的闪烁体并将强度转换为剂量。

Jarvis及其同事在Cherenkov影像提供特别有益的信息的64例患者中确定了6例。这包括在乳腺癌治疗中确定对侧乳房,手臂或下巴的意外剂量。在肢体肉瘤治疗中,Cherenkov成像证实对侧腿没有意外接受剂量。


 

腿肉瘤患者的Cherenkov成像(a)显示,治疗束未接触对侧腿。在乳房治疗(b)中,Cherenkov成像显示递送的剂量侵犯了下巴。(来源:Int。J. Radiat。Oncol。Biol。Phys。10.1016 / j.ijrobp.2020)

Cherenkov成像还发现了定位问题,即使这些患者是使用光学定位系统进行设置的,该系统报告了在设定的公差范围内的定位。研究人员解释说:“光学表面成像系统的典型ROI通常集中在较小的区域,并且不会检测到ROI之外的对准问题。这可能会给临床团队带来错误的安全感。”

除了实时监控之外,Cherenkov图像还可以用于准确性和/或剂量测定的后处理分析。该分析可以自动化进行大规模的治疗可重复性审查。此类数据可帮助识别由于设置困难而可能需要进行不同固定的患者。

作者写道:“在这个有限的队列中,我们发现了改善个别患者治疗效果的机会。” “具有特定的临床重要性,我们证明Cherenkov成像可以检测到组织的杂散辐射剂量。目前,没有实用的技术可以每天监测对侧乳房的剂量或对其他邻近解剖结构的剂量。”

该算法增强了基于Cherenkov的剂量验证

DoseOptics的联合创始人兼总裁Brian Pogue的共同作者告诉《物理世界》,该研究小组正在计划对达特茅斯-希区柯克接受放射治疗的患者的临床数据进行大规模的回顾性分析,以确定事件发生率和价值。 Cherenkov成像技术在日常监测所有治疗中的作用。他指出,切伦科夫(Cherenkov)对癌症中心内所有放射肿瘤学患者的成像始于2020年秋天。BeamSite摄像头系统于2020年12月获得了美国食品和药物管理局的510(k)许可。

“我们将比较两个癌症中心的事件检测价值。Pogue解释说,只有一个使用表面引导工具,因此Cherenkov影像可以更好地识别出患者的日常对准情况。“我们还正在研究在相邻治疗区域之间匹配线的能力,以及通过使用患者CT扫描对Cherenkov衰减的校准来量化绝对剂量。我们希望将其潜在地用于定量剂量成像。”

辛西娅·基恩(Cynthia E Keen)是自由撰稿人,专门研究与医学和医疗保健相关的创新



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