基于自动勾画和快速蒙特卡罗计算的放射治疗全身器官剂量数据库平台的可行性研究

摘要

目的:探讨建立一种放射治疗全身器官剂量数据库平台的可行性。方法:使用基于深度学习的自动勾画软件DeepViewer^(®)在1例食管癌患者的全身CT上勾画全身器官,然后利用基于GPU加速的蒙特卡罗软件ARCHER计算相应的器官剂量分布,最后利用Lyman-Kutcher-Burman(LKB)模型评估放疗患者正常组织并发症概率(NTCP)。结果:针对该病例,成功建立基于DeepViewer^(®)、ARCHER和LKB模型的全身器官剂量数据库,发现距离靶区越近的器官剂量越大,其中心脏与靶区间距离最小,剂量为14.11 Gy,但因其模型参数特殊,通过LKB模型计算的NTCP为0.00%;左、右肺的剂量分别为3.19和1.16 Gy,但是NTCP值却很大,分别为2.13%和1.60%。对于距离靶区较远的头颈部器官(视交叉、视神经和眼)和腹部器官(直肠、膀胱和股骨头)剂量分别约为9和2 mGy,并且NTCP均近似为0.00%。结论:研究结果证明通过自动勾画软件DeepViewer^(®)、蒙特卡罗软件ARCHER和LKB模型建立全身器官剂量数据库的可行性。