《Frontiers in Oncology》：Proton treatment-plan dose verification with a DPM-based Monte Carlo engine
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引言：独立的质子剂量验证需要一条计算路径，该路径须足够准确以识别临床相关差异，同时保持委托和实施的实际可行性。研究人员使用商业RadMonteCarlo的预发布版本，这是一个基于剂量规划方法（DPM）框架构建的多线程CPU质子Monte Carlo引擎，用于独
引言：独立的质子剂量验证需要一条计算路径，该路径须足够准确以识别临床相关差异，同时保持委托和实施的实际可行性。研究人员使用商业RadMonteCarlo的预发布版本，这是一个基于剂量规划方法（DPM）框架构建的多线程CPU质子Monte Carlo引擎，用于独立治疗计划重算。本研究评估RadMonteCarlo对CT亨斯菲尔德单位（HU）转换为相对阻止本领（RSP）的敏感性。方法：RadMonteCarlo通过积分深度剂量（IDD）曲线、束斑剖面和绝对输出数据对笔形束扫描质子系统进行委托。评估了三种HU-to-RSP赋值：密度衍生参数化、基于Bethe–Bloch的计算以及Schneider化学计量组织模型。重算四个匿名临床计划（前列腺、膀胱、肺和脑）。将RadMonteCarlo剂量与RayStation Monte Carlo剂量进行比较，使用3%/3 mm和2%/2 mm的三维gamma标准。还直接比较RadMonteCarlo分布，以将RSP敏感性与TPS一致性隔离。结果：委托拟合的平均R2为0.9998，重新模拟的R80值与测量值在1 mm内一致（平均差异+0.39 mm）。所有12个临床计划–RSP比较在3%/3 mm下均满足规定的95%标准。在直接RSP模型比较中，靶区平均剂量差异范围为?1.15%至+1.20%，沿束轴的远端R80位移范围为?0.3至+1.9 mm，第95百分位绝对体素剂量差异范围为1.8%至4.1%。讨论：这些受控比较表明，HU-to-RSP选择在所检查的个体病例中产生局部的、依赖于解剖和束路径的变化。因此，RadMonteCarlo提供了一个稳定的独立重算框架，其中校准驱动的效应可以与输运或源模型差异分开识别和解释。
研究背景方面，质子治疗中质子射程有限，要求严格的体内剂量计算准确性以确保有效治疗。在复杂几何结构尤其是高度不均匀组织中，解析剂量算法可能错误计算靶区剂量覆盖。质子射程计算错误的后果比光子模式更严重，因为部分肿瘤可能接受不到剂量或关键结构可能被意外照射。多项研究表明Monte Carlo（MC）方法比解析方法更准确地复现测量结果，并可在临床上减少射程不准确，尤其是在肺等不均匀部位。质子治疗中MC模拟的准确性已通过FLUKA和Geant4等通用软件包得到证明，基于Monte Carlo的计划验证在临床常规实践中已显示很大价值，特别是在不均匀解剖附近。然而，TOPAS、GATE或FLAIR等通用研究平台仍涉及较长运行时间，限制了其在常规临床验证中的实用性。为提高速度，已开发gPMC、MCsquare、FRED和MOQUI等快速MC引擎，但这些也受硬件依赖性限制，其整合到常规独立验证工作流程的程度各异。实用的独立验证引擎须在输运准确性与自动化委托、最小硬件约束及无缝整合到临床评估软件之间取得平衡。即使治疗计划系统（TPS）使用MC输运，独立重算也有价值：单独实现的引擎和束模型可揭示源建模、附件处理、CT校准解释、束斑权重转换或剂量评分方面的差异，而同一系统内重复计算不会揭示这些差异。独立质子剂量验证的一个潜在重要部分是CT数据中相对阻止本领（RSP）的赋值，因为HU-to-材料转换的差异可 measurably 影响质子剂量结果，且RSP确定流程是验证链的实质性组成部分。与TPS的一致性可评估一致性，但TPS不是实验基准，因此无法确定哪种RSP模型物理上正确。本研究描述ClearCalc独立验证平台内的RadMonteCarlo质子剂量引擎，并评估临床重算对三种不同HU-to-RSP赋值的敏感性。RSP校准的剂量学影响随患者解剖和束路径组成而变化，在比较剂量计算时可能在gamma分析中被掩盖。研究人员展示了质子模型的委托拟合一致性，主要分析使用代表前列腺、膀胱、肺和脑解剖的四个临床计划，以三种不同RSP校准计算，并采用直接配对RadMonteCarlo比较来区分RSP驱动的变化与TPS一致性的差异。
研究人员开展的研究方面，RadMonteCarlo是ClearCalc（Radformation Inc., New York, NY, USA）内用于光子、电子和质子治疗的MC剂量计算引擎。本研究使用研究性预发布版本。质子治疗中，ClearCalc解析DICOM CT和RT Ion Plan，应用委托的CT校准，构建具有体素特异性质量密度和RSP的体素化患者几何，将几何和委托束参数发送到多线程CPU实例进行MC输运，返回三维剂量分布用于gamma分析、剂量体积直方图计算和临床审查。束数据方面，从RayStation 2023B TPS导出临床笔形束扫描系统的测量数据，标称能量70至226 MeV，包括IDD曲线、横向束斑剖面和绝对剂量校准测量。自动化流程对每个标称能量拟合平均能量和能量扩展至IDD，拟合空间和角度相空间参数至束斑剖面，从绝对剂量测量确定每监测单位（MU）的历史数。拟合源模型针对同一测量集重新模拟，报告IDD、R80、束斑和输出结果以评估委托拟合一致性，R80在1 mm内一致作为拟合一致性标准。CT几何和RSP赋值方面，患者CT体积用于剂量计算，每个体素在输运期间由质量密度和RSP表征，质量密度从临床提供的HU-to-密度校准曲线获得。评估三种RSP赋值同时保持所有其他输运设置固定：基于DPM方法的密度衍生经验参数化；从临床HU-to-密度曲线导出并使用TPS参考组织组成的Bethe–Bloch计算；27组Schneider化学计量组织模型。Bethe–Bloch方法中，材料与水的阻止本领比由其质量密度、有效电子密度项（Z/A）和平均激发能计算，阻止本领括号包括Bloch修正在150 MeV参考质子能量和水平均激发能75 eV下评估，参考组成通过从空气到皮质骨的密度基插值赋值。水模体计算使用显式水覆盖RSP=1.0。质子源模型方面，源模型在质子控制点和束斑位置层面指定，每个束斑从委托相空间模型在其标称能量采样并根据计划治疗几何定向，束斑按分配的质子历史数比例采样，历史数从计划束斑MU导出。为提高计算效率，仅模拟计划历史数的一部分，剂量在导出时重新缩放以保留平均剂量，结果剂量保留由模拟历史数确定的统计不确定性。质子输运和相互作用物理方面，RadMonteCarlo使用基于修改DPM形式的II类 condensed-history 质子输运算法，代码使用适应质子输运的DPM体素步进方法，所有物理模型为自定义实现，一般公式遵循Fippel & Soukup的方法，其中电磁和核相互作用在临床高效的质子输运模型中表示。质子在附件组件（如射程移位器）和患者几何中以直线步进输运，步长受体素边界或下一个采样离散相互作用限制。连续能量损失从表格化射程-能量和阻止本领数据使用局部材料密度和RSP计算，每步应用高斯能量损失歧离和多库仑散射。离散相互作用从Geant4（QGSP_BIC_HP物理列表）导出的能量相关截面采样，包括电离、质子-质子弹性散射以及与患者材料中氧的弹性和非弹性核相互作用，碳弹性和非弹性相互作用仅对射程移位器材料额外包括，因为非组织材料的单位质量核截面与水的差异足够大。次级和反冲质子显式输运，短程非质子粒子携带的能量局部沉积。质子在退出几何或低于低能截止（0.1 MeV）时终止输运，残余能量局部沉积。能量沉积逐体素累积并使用体素密度和体积转换为剂量，质子计划剂量评分为水剂量，所有模拟束的贡献相加以获得总计划剂量。组织不均匀性在能量损失和射程中因此完全由每体素密度和RSP场表示，这种虚拟水近似避免输运期间每体素组成查找，同时保留控制质子射程和剂量沉积的主要物理。计算统计方面，历史数分布在CPU线程上，每线程独立随机数流。计算在13th Gen Intel Core i9-13900KF工作站（32逻辑CPU）上使用10线程进行，报告的不确定性度量是接受超过最大剂量50%且质量密度大于0.1 g/cm3的体素上的平均分数标准差。发表分析所用计算以升高统计运行（历史缩放0.01，即模拟1%计划质子历史，是默认临床设置1/3000的30倍），在高剂量区域产生约0.3%平均分数不确定性。常规使用中，ClearCalc以临床默认历史缩放（1/3000）将RadMonteCarlo计算提交到基于云的计算服务。评估设计方面，单层和多能水模体计划用于均匀TPS vs RadMonteCarlo比较。临床队列包括四个匿名计划：骨盆/前列腺（靶区前列腺）、骨盆/膀胱（靶区膀胱）、肺和脑（每个解剖部位一个计划），每个临床计划以密度衍生、Bethe–Bloch和Schneider RSP赋值重算，产生12个计划-RSP与RayStation 2023B MC剂量的比较。Gamma分析使用TPS作为参考分布、全局剂量差异标准和相对于TPS最大值的10%阈值，通过率在全剂量矩阵和选定靶区（PTV或CTV）内评估。预设主要标准是3%/3 mm通过率至少95%，2%/2 mm结果作为更严格的敏感性度量描述性报告。为将RSP赋值效应与TPS一致性隔离，每个计划的三个RadMonteCarlo剂量分布还在源模型、输运设置、计算统计和剂量归一化固定下进行配对比较，直接比较包括靶区Dmean、D95、D98和D2%、沿每束中心轴的远端R80位移、靶区限制三维gamma分析、绝对体素相对剂量差异的第95百分位以及靶区内平均体素相对剂量差异。D2%代替单个体素Dmax作为稳健的近最大值度量以减轻Monte Carlo统计涨落的上偏。有符号差异报告为第一模型减第二模型相对于第一模型。由于治疗束位于轴向平面，远端R80在每束剂量分布上评估，通过启用每束剂量评分重复临床计算获得。对于每束，深度-剂量剖面沿平行于束中心轴的3×3射线束（4 mm间距）采样，锚定在离该束靶区剂量加权质心最近的靶区体素，R80取剂量达到剖面最大值80%的最深点，每束位移取射线中位数。贡献靶区剂量低于5%的束被排除，计划值为剩余束的平均。
研究结果方面，源模型委托中，Bragg峰拟合在所有委托能量上一致强健，R2范围0.99855至0.99996（平均0.99977），RMSE范围0.00174至0.00982（平均0.00372）。拟合源模型针对测量IDD的重新模拟产生R80差异从+0.03到+0.85 mm（平均+0.39±0.19 mm），所有能量满足1 mm拟合一致性标准。拟合等中心束斑大小从70 MeV约7.8 mm降至226 MeV约3.5 mm，每MU历史数校准在拟合校准几何中以0.0%数值残差复现剂量。由于同一测量集用于模型拟合和验证报告，这些结果证明委托拟合一致性而非独立验证。水模体验证中，模体计划在RadMonteCarlo中使用强制水材料覆盖（RSP=1.0）计算，模体包括单能均匀层（150 MeV）和代表性多能立方场。150 MeV单层全容积2%/2 mm和3%/3 mm gamma通过率分别为97.5%和98.7%，最大剂量为341.5 cGy（TPS）和351.6 cGy（RadMonteCarlo），差异3.0%。多能立方场跨越70–100 MeV，全容积三维gamma通过率为97.6%（2%/2 mm）和99.9%（3%/3 mm）。临床计划验证和RSP敏感性研究中，所有12个临床计划-RSP比较在全剂量矩阵和选定靶区体积中均满足主要95%标准在3%/3 mm下（图1），全矩阵3%/3 mm通过率占据99.1–99.9%的窄范围，靶区限制3%/3 mm通过率范围95.5%至100.0%。更严格的2%/2 mm分析对个体病例的束路径和解剖更敏感，全矩阵通过率91.2–97.9%，靶区限制通过率75.8%至97.3%。在每个计划内，三种RSP赋值在靶区限制通过率中的差异为前列腺14.1个百分点、膀胱19.1、肺12.6、脑18.3。前列腺计划中，密度衍生和Schneider计算产生靶区2%/2 mm通过率97.2%和97.3%，而Bethe–Bloch产生83.2%；膀胱病例相应值为96.4%、93.5%和77.3%；肺靶区所有模型通过率较低（75.8–88.4%），脑靶区产生75.8–94.1%。这些TPS参考结果证明模型依赖性一致性但不排序RSP赋值的物理准确性。直接RSP敏感性中，RadMonteCarlo分布的直接配对比较确认观察到的变异源于RSP输入本身而非TPS参考选择（图7）。跨四个计划和三个模型对，靶区Dmean差异范围?1.15%至+1.20%，D95从?1.11%至+1.96%，D98从?1.06%至+2.23%。沿束轴的远端R80位移（计划均值）范围?0.3至+1.9 mm，个体束为?0.4至+1.9 mm。在所有四个计划中，Schneider赋值产生最短射程，相对于密度衍生和Bethe–Bloch赋值短0.6–1.9 mm。靶区D2%差异范围?1.29%至+0.91%，与靶区平均剂量差异量级相当，表明近最大靶区剂量未不成比例受影响。局部差异在体素和梯度敏感度量中更明显：第95百分位绝对体素剂量差异范围1.8%至4.1%，配对靶区限制三维gamma通过率（2%/2 mm）范围84.8%至99.8%，最低值出现在密度衍生vs Bethe–Bloch比较（84.8–93.3%），而Bethe–Bloch vs Schneider比较范围98.8–99.8%。代表性束轴剖面在靶区内紧密重叠，最大分离在远端跌落处。
讨论部分总结，本研究表明HU-to-RSP选择可改变独立质子重算的表观一致性，在所检查病例中该变化的量级取决于解剖、束路径和评估体积。所有TPS参考比较满足3%/3 mm标准，支持所有评估计划和RSP赋值的一致性。RadMonteCarlo三种模型的直接比较显示靶区平均剂量差异保持在约±1.2%以内，沿束轴远端R80位移在1.9 mm以内，而局部体素和梯度敏感度量更敏感。由于源模型、输运实现、计算统计和剂量归一化固定，分布间系统差异源于故意变化的HU-to-RSP输入，残余体素级变异包括预期的Monte Carlo统计不确定性。配对靶区限制三维gamma通过率（2%/2 mm）范围84.8%至99.8%，尽管靶区Dmean和远端R80变化相对较小，这种组合说明严格gamma分析在剂量梯度和射程端点附近的敏感性。委托方面，自动化委托流程通过能量谱、横向束斑剖面和绝对输出因子的自动拟合产生机器特异性束模型，能量谱是质子射程和远端跌落一致性的主要决定因素，每MU历史数校准控制绝对剂量归一化。材料建模方面，患者模型通过体素特异性密度和RSP表示不均匀解剖同时保留水基核相互作用数据，这种虚拟水近似使HU-to-RSP赋值成为连续能量损失和质子射程的主要材料依赖控制，因此非常适合本敏感性研究。直接比较显示平均靶区剂量差异限于约±1.2%，大多数代表性深度-剂量曲线紧密重叠，D2%差异保持在约±1.3%以内，而第95百分位绝对体素剂量差异达到4.1%，这种模式与剂量梯度的局部位移一致而非靶区内广泛不一致。在所评估病例中，最大的TPS参考严格gamma差异出现在不同靶区和束安排的计划（膀胱和脑），表明敏感性取决于完整束路径而非仅靶区部位。临床意义方面，对于导出委托HU-to-RSP关系的TPS平台，在独立计算中使用该曲线将产生一致结果但不会检测CT校准本身的错误。独立重算应结合常规标准与靶区或结构特异性评估，受控RadMonteCarlo比较提供分离校准驱动变化与源模型或输运差异的手段，所有评估RSP赋值保留高常规TPS一致性而直接比较识别RSP选择影响局部剂量的位置。计算性能方面，研究性研究中，10线程工作站上升高统计发表运行（三个计算并发）需要33分钟（脑）至8.3小时（前列腺），高剂量平均分数不确定性0.29–0.37%，峰值内存使用每计算1.2–1.7 GB。在临床默认历史设置（1/3000，30倍少历史，平均不确定性1.3–1.8%）下，相同计划通过ClearCalc在云服务（96-vCPU Google Compute Engine worker）计算需36–98秒（包括数据传输47秒至1分53秒），临床重算在几分钟内完成。局限性方面，本受控敏感性研究评估一个委托质子系统和四个临床计划（每个解剖部位一个计划），未设计用于建立三种RSP赋值的普遍准确性或排序，TPS参考gamma度量一致性而非物理真值，直接RadMonteCarlo RSP比较量化改变RSP模型的量级而不识别哪种赋值最准确，无阻止本领测量可用于锚定这些病例中绝对RSP正确性。
研究结论翻译：RadMonteCarlo为独立质子计划重算提供稳定的Monte Carlo计算。跨四个临床计划和三种HU-to-RSP赋值，所有12个计划-RSP组合在3%/3 mm下满足预设95%标准 against TPS。RadMonteCarlo内模型间直接比较隔离模型效应并显示靶区平均剂量差异范围?1.15%至+1.20%，沿束轴远端R80位移从?0.3至+1.9 mm，第95百分位绝对体素剂量差异从1.8%至4.1%。效应是局部的，在所检查病例中取决于沿束路径遇到的组织，并且用靶区特异性剂量度量和严格gamma分析比常规全局gamma更明显。本研究强调RSP模型选择可影响最终剂量计算，是依赖它的Monte Carlo计算中剂量学变异的来源。由于每个解剖部位仅评估一个计划，这些模式是病例特异性的。这些发现支持使用独立审查的、临床适当的HU-to-RSP校准，并证明RadMonteCarlo如何帮助区分校准驱动效应与验证链其他组件，从而支持聚焦临床审查和决策。在临床默认设置下，这些计划通过ClearCalc在云服务重算需36–98秒（包括数据传输不到2分钟），而本分析所用升高统计计算在本地工作站需要长达8.3小时。
