BrachyPlan：一种针对低剂量率近距离放疗的精细高效、基于剂量指导的逆向规划策略

《Medical Image Analysis》：BrachyPlan: A Fine-grained Efficient Dose-guided Inverse Planning Strategy for Low-dose-rate Brachytherapy

自动规划低剂量率近距离放疗系统结合实时蒙特卡洛剂量计算与剂量引导逆规划算法，实现亚5%误差的剂量分布预测和规划时间缩短至手动流程的1/8，提升临床治疗效率与精度。

　　本文探讨了一种名为BrachyPlan的新型术前框架，专门用于低剂量率（LDR）近距离放射治疗的规划。这种治疗方式通过将放射性种子植入肿瘤靶区，实现高度适形的剂量分布，广泛应用于胰腺癌、头颈癌等恶性肿瘤的治疗。然而，目前的治疗规划系统仍然依赖大量的手动操作和剂量计算引擎，这些引擎的准确性存在不确定性。因此，BrachyPlan的出现为这一领域带来了重要的改进，它通过自动化规划流程，同时保持临床精度，显著提升了治疗效率和剂量计算的准确性。

BrachyPlan的核心在于其结合了两项关键技术：第一项是实时蒙特卡洛剂量计算引擎，能够生成高保真、考虑组织异质性的剂量分布图；第二项是基于剂量的逆向规划算法，该算法可以优化种子的位置、方向和数量，以满足靶区的覆盖要求和器官风险的限制。通过回顾性实验，BrachyPlan在多个指标上均能生成与真实蒙特卡洛剂量-体积直方图（DVH）相差不到5%的剂量分布，对于每个临床靶区，V100（即靶区接受100%处方剂量的体积比例）均超过95%。此外，该系统将治疗规划时间缩短至传统手动流程的八分之一，同时减少了人工干预，提高了整体效率。

近距离放射治疗的一大特点是其在放射源与靶区之间的剂量迅速衰减，这种特性使得其在控制辐射范围、减少对周围健康组织的损伤方面具有显著优势。相较于传统的外照射治疗，近距离放射治疗能够提供更精确的剂量梯度，从而在肿瘤治疗中实现更高的剂量集中，同时保护正常组织。这种技术既可以单独用于治疗多种肿瘤，以降低手术并发症率并提高患者生活质量；也可以与外照射治疗相结合，用于需要更高局部剂量的晚期原发肿瘤治疗。

然而，精准的剂量交付也对术前治疗规划的准确性提出了极高要求。治疗规划系统（TPS）专门用于设计和优化放射治疗计划，主要应用于外照射治疗，但近年来在近距离放射治疗中的应用也逐渐增加。在常规的术前规划过程中，放射肿瘤科医生会根据诊断影像对临床靶区（CTV）和器官风险（OARs）进行勾画，并根据肿瘤特性确定处方剂量。随后，他们会进行逆向规划，以设计植入针和放射性种子的方向、位置和数量，并预测剂量分布，以评估这些种子如何将辐射送达靶区和风险器官。为了满足剂量学标准，种子植入计划必须确保靶区获得足够的剂量，同时控制对风险器官的剂量，避免不必要的损伤。

整个过程的关键在于剂量分布预测算法和逆向规划算法的设计，以及其优化策略。剂量预测算法直接影响治疗的效果，而优化算法则决定了治疗计划的合理性、安全性和可操作性。在剂量学计算中，TG-43公式是美国医学物理学家协会（AAPM）提出的标准方法，该方法通过假设一个无限、均匀的水介质来快速计算剂量分布。然而，人体内部的解剖结构是复杂且异质的，这使得TG-43公式在体内实际剂量分布的计算中存在局限性。因此，蒙特卡洛模拟被认为是更准确的剂量计算方法，因为它能够明确地模拟完整的物理环境和组织异质性。然而，蒙特卡洛方法需要建模整个物理环境，导致计算复杂度较高，而简化物理建模则不可避免地影响计算的准确性。

在当前的临床实践中，医生仍然需要手动进行逆向治疗规划，这不仅耗时，而且容易因人为因素影响规划的精确性。因此，开发实时、准确的剂量预测算法以及智能化、自动化的逆向规划方法对于提升近距离放射治疗的临床效果至关重要。本文提出了一种基于剂量的逆向规划策略，该策略包括一个实时蒙特卡洛的剂量计算方法，以及一个结合三阶段优化的种子植入规划方法。该方法能够实现快速、可靠的逆向规划，为术前治疗提供支持。

为了验证所提出方法的有效性，研究团队使用了公开可用的数据集和内部数据集。公开数据集用于训练和测试单剂量预测网络，而内部数据集则用于验证该网络在临床中的应用效果，并作为逆向治疗规划方案的实验数据集。其中，用于训练和测试单剂量预测网络的公开数据集包括300名癌症患者的影像数据，这些数据来源于癌症影像档案（TCIA）。通过这些数据集的训练，研究团队能够确保所开发的模型在不同患者群体中具有良好的泛化能力和适应性。

此外，研究团队还设计了一套完整的流程，以确保BrachyPlan能够在临床实践中稳定运行。该流程包括两个主要阶段：第一阶段是蒙特卡洛模拟的剂量预测，第二阶段是基于预测结果的逆向规划。在第一阶段，系统利用蒙特卡洛方法模拟放射性种子在人体内的剂量分布，以生成高保真的剂量图。在第二阶段，系统通过优化算法，结合预测结果，确定种子的最佳植入位置、方向和数量，以确保靶区获得足够的剂量，同时最大程度地保护风险器官。这一过程不仅提高了治疗的精准性，还确保了治疗方案的个性化和临床优越性。

研究团队还指出，BrachyPlan是首个将临床验证的剂量计算算法与实时逆向优化相结合的平台，能够同时实现低于5%的剂量学精度和前所未有的治疗效率。这一成果不仅在技术上具有创新性，而且在临床应用中也具有重要意义。通过减少手动操作和优化计算时间，BrachyPlan能够为医生提供更加高效、准确的治疗规划方案，从而提高治疗的整体效果和患者的安全性。

在方法实现过程中，研究团队特别强调了实时蒙特卡洛方法的优化。传统的蒙特卡洛模拟需要大量的计算资源和时间，因此在实际应用中难以满足临床需求。为了克服这一问题，研究团队开发了一种高效的实时蒙特卡洛方法，该方法能够在短时间内完成剂量计算，同时保持与传统蒙特卡洛方法一致的准确性。这一方法的实现不仅提高了计算效率，还确保了剂量计算的可靠性，使得医生能够在术前阶段进行更加精确的治疗规划。

此外，研究团队还开发了一种基于剂量的逆向规划方法，该方法通过结合三阶段优化策略，确保种子植入计划的最优性和安全性。在第一阶段，系统根据预设的剂量目标，对种子的位置进行初步优化；在第二阶段，系统进一步调整种子的方向和数量，以确保剂量分布的均匀性；在第三阶段，系统对优化后的方案进行验证，确保其符合临床标准。这一方法不仅提高了治疗的精准性，还确保了治疗方案的可操作性和安全性。

为了确保BrachyPlan的临床适用性，研究团队进行了广泛的实验验证。实验结果表明，该系统能够在多个指标上达到较高的剂量计算精度，并且在实际应用中表现出良好的稳定性和可靠性。此外，实验还显示，该系统能够显著减少治疗规划的时间，使得医生能够在短时间内完成复杂的治疗方案设计，从而提高整体工作效率。

综上所述，BrachyPlan的提出为近距离放射治疗提供了一种全新的解决方案。该系统不仅能够实现高精度的剂量计算，还能够通过智能化的逆向规划方法，优化种子植入方案，提高治疗的精准性和安全性。同时，该系统在计算效率方面也具有显著优势，使得医生能够在术前阶段进行更加高效的治疗规划。这些创新性的方法和技术，为未来近距离放射治疗的发展奠定了坚实的基础。