基于剂量学特征与几何特征改进多病种放疗计划中OAR剂量体积预测的相关性研究

本研究针对知识库治疗计划中器官风险(OAR)剂量预测精度不足的问题，通过系统分析鼻咽癌、食管癌和直肠癌患者的几何特征（距离-靶区直方图DTH）与剂量学特征（适形计划剂量体积直方图CPDVH）与OAR剂量的相关性，发现剂量学特征在多数OAR中表现出更强相关性（如脑干-0.83 vs 0.93），但当OAR位于C形靶区内或与靶区高度重叠时几何特征更具优势，为精准DVH预测提供了特征选择依据。

　　

在当代放射治疗领域，精准预测器官风险（OAR）的剂量分布是实现个性化治疗的关键挑战。尽管强度调制放疗（IMRT）和容积旋转调强放疗（VMAT）等技术显著提升了剂量雕刻能力，但治疗计划质量仍高度依赖物理师的个人经验，导致不同计划间存在显著差异。知识库计划（KBP）系统通过利用历史患者数据来预测新患者的剂量体积直方图（DVH），虽在一定程度上改善了计划一致性，但其核心预测特征——主要是基于患者几何特征的距离-靶区直方图（DTH）或重叠体积直方图（OVH）——是否足以捕捉复杂的剂量分布规律，仍是一个悬而未决的问题。特别是在多病种背景下，不同解剖结构中OAR与靶区的空间关系差异巨大，单一依赖几何特征可能限制预测模型的普适性和准确性。

近年来，研究者开始探索将剂量学特征纳入预测模型。这些特征源自未经优化的适形计划，能够反映初步的剂量分布信息。然而，剂量学特征与OAR最终剂量之间的相关性是否普遍强于几何特征，以及这种相关性是否受特定解剖结构的影响，尚未有系统性研究。解答这些问题，对于指导KBP系统中特征的选择与融合，提升DVH预测精度，进而优化治疗计划质量，具有重要的理论和实践意义。

本研究采用了多中心回顾性分析设计，主要技术方法包括：1）收集208例多病种放疗计划（90例鼻咽癌、66例食管癌、52例直肠癌）的几何与剂量数据；2）使用内部开发的MATLAB算法计算距离-靶区直方图（DTH）作为几何特征；3）通过MONACO治疗计划系统生成固定野适形计划并提取适形计划剂量体积直方图（CPDVH）作为剂量学特征；4）采用Pearson相关系数（R）系统量化DTH、CPDVH与临床IMRT计划DVH之间的相关性，并进行比较分析。

距离-剂量与剂量学特征-剂量的相关性

研究发现，剂量学特征（CPDVH）与IMRT剂量在多数OAR中呈现出比几何特征（DTH）更强的正相关性。在13个OAR中，有10个表现出这一趋势，其中脑干的相关性从-0.83提升至0.93，肺从-0.60提升至0.92。这表明对于大多数OAR，适形计划中的剂量信息能更直接、有效地预测最终临床计划中的剂量分布。然而，在脊髓（鼻咽癌案例中-0.72 vs. 0.66）、腮腺（-0.83 vs. 0.70）和膀胱（直肠癌案例中-0.90 vs. 0.76）等器官上，几何特征反而展现出更强的相关性。这些例外揭示了剂量学特征应用的局限性。

DTH-DVH与CPDVH-DVH的相关性

在剂量体积层次的相关性分析中（针对30%、50%、60%体积点），CPDVH-DVH相关性在10/13的OAR中优于DTH-DVH相关性，如脑平均剂量（-0.67 vs. 0.80）和肺平均剂量（-0.64 vs. 0.76）。这进一步证实了剂量学特征在预测特定剂量体积点上的优势。相反，对于腮腺（平均剂量-0.88 vs. 0.60）和膀胱（平均剂量-0.56 vs. 0.46），距离体积显示出更强的预测能力。这种差异与器官的特定解剖位置密切相关。

讨论与机制阐释

本研究通过深入的剂量分布对比（

）揭示了相关性差异的根本原因。对于脊髓、腮腺和膀胱等器官，其部分体积或紧邻C形靶区（如鼻咽癌案例中的脊髓），或与靶区存在高度重叠（如直肠癌案例中的膀胱）。在适形计划中，由于射野强度固定，靶区边缘的剂量跌落梯度较为平缓；而在经过优化的IMRT临床计划中，物理师会刻意在PTV边界处营造陡峭的剂量梯度以保护OAR。这种优化导致的剂量分布显著改变，使得适形计划的剂量（D*）与IMRT最终剂量（D）之间的线性关系被削弱，相关性因此降低。此时，反映空间关系的几何特征（距离r）反而成为了更稳定的预测指标。

此外，研究还通过误差分析（

）验证了相关性分析的临床意义。基于剂量学特征的预测模型（CPDVH法）在肺和小肠等器官上预测误差更小，而基于几何特征的模型（DTH法）则对脊髓的预测更准确，这与前述相关性强弱的结果完全一致。

本研究得出结论，在多病种放射治疗计划的OAR剂量预测中，剂量学特征（CPDVH）在多数情况下优于几何特征（DTH），应作为首选的预测依据。然而，当目标器官位于C形靶区内部或与靶区高度重叠时，患者几何形态会显著干扰剂量学特征与最终剂量的相关性，在此类场景下，采用几何特征进行DVH预测是更为合适的选择。该研究为知识库计划系统中特征选择策略提供了关键的理论基础和实证依据，推动KBP从依赖单一特征向基于解剖情境的智能特征融合方向发展，最终助力于制定出更优、更稳定的个性化放疗方案。