王宏志
- 作品数：5 被引量：16H指数：2
- 供职机构：中国科学院合肥物质科学研究院更多>>
- 发文基金：中国科学院合肥物质科学研究院院长基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 个性化选择食管癌放疗技术被引量：2
- 2016年
- 目的:针对不同长度和不同体积的食管癌个性化选择放射治疗技术。方法:选择16例不同靶区大小的食管癌患者,分别用Xio计划系统制定一个三维适形(3DCRT)计划、Monaco计划系统制定一个静态调强(IMRT)计划和一个容积旋转调强(VMAT)计划。应用剂量体积直方图和最小显著差异法比较3种治疗计划中靶区、危及器官的剂量学差异并进行数据分析。结果:对于不同大小的靶区,VMAT能较好地控制靶区高剂量在112%处方剂量内,对肺高剂量区、脊髓最大值和心脏剂量的控制均优于其它两种放疗技术。对于头脚方向长度小于13 cm且体积小于200 cc的靶区,3种计划均满足计划要求,且3DCRT的靶区低剂量区面积小于VMAT。对于头脚方向长度大于13 cm且体积大于200 cc的靶区,3DCRT无法满足计划要求,IMRT和VMAT计划可较好地控制肺高剂量区,但低剂量区照射面积稍大。结论:对于头脚方向长度较短、体积较小的靶区,考虑肺低剂量面积,可优先选择3DCRT技术;对于头脚方向长度较长、体积较大的靶区,可选择IMRT技术或尽量控制肺低剂量区的VMAT技术,或比较这两种计划,权衡利弊后再选择放疗方式。
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- 关键词：食管癌三维适形放射治疗调强放射治疗放射性肺炎
- 呼吸运动幅度对静态IMRT剂量分布的影响研究被引量：11
- 2016年
- 目的研究呼吸运动幅度对静态IMRT剂量分布的影响，为受其影响的剂量修正提供指导。方法采用QUASAR程控呼吸运动仪带动二维矩阵模拟人体上下方向呼吸运动，采集不同呼吸运动幅度等中心层面剂量分布。通过Verisofl软件及绝对剂量分析，分析采集数据与计划剂量分布、绝对剂量百分误差、射野通过率。结果呼吸运动对靶区内剂量分布影响较小，主要使运动方向边缘靶区外剂量偏高；当呼吸运动幅度〈6mm时γ通过率能满足临床剂量验证需求，〉8mm时随着呼吸幅度的增加γ通过率变小，不能满足临床需求。结论呼吸运动对静态IMRT技术的影响主要是模糊效应，可通过适当补偿方法确定静态IMRT周期性呼吸运动肿瘤的可行性。呼吸运动方向靶区边缘正常组织实际受量高于计划评价，制定放疗计划时应尽可能降低周围正常组织受量。对呼吸运动幅度较大者，应采取措施减小呼吸幅度提高靶区受照。
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- 呼吸幅度对旋转容积调强剂量分布的影响研究被引量：3
- 2016年
- 目的研究呼吸幅度对旋转容积调强放疗（VMAT）剂量分布的影响。方法采用呼吸运动模拟模体（QUASAR）模拟人体头脚方向的一维呼吸运动，二维电离室矩阵采集不同呼吸幅度等中心层面的剂量分布。通过Verisoft软件及绝对剂量分析，分析采集数据与计划数据比较的剂量分布、等中心绝对剂量百分误差和射野通过率。结果呼吸运动对靶区等中心点剂量影响小于剂量允许误差5％（t=-22．614～-10．756，P〈0．05），使靶区边缘剂量偏高、靶区内热点少、冷点多，且随着呼吸幅度的增大，对靶区整体剂量分布影响越大。6、8、10mm整个射野γ通过率与静态相比差异有统计学意义（t=3．095、8．685、14．096，P〈0．05）。8、10mm靶区内射野通过率与静态相比差异有统计学意义（t=6．081、9．841，P〈0．05）。结论呼吸运动可导致VMAT剂量传输误差，且误差随靶区运动幅度的增加而升高，且呼吸运动方向靶区边缘的正常组织实际治疗受照剂量高于计划评价。
- 刘苓苓费振乐李兵兵夏莉张利伟王宏志
- 应用CBCT分析脑立体定向放射治疗的摆位误差
- 目的：研究脑立体定向放射治疗的摆位误差，分析影响摆位误差的主要因素，探讨脑立体定向放射治疗过程中质量控制的方法。方法：对6例脑肿瘤患者行立体定向放射治疗，在每次照射前摆位后及照射结束后采集CBCT图像。采用XVI软件对C...
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- 关键词：锥形束CT图像配准摆位误差
- 呼吸运动对两种子野分割算法剂量影响研究被引量：1
- 2017年
- 目的呼吸运动影响患者实际照射剂量,不同多页光栅(multi-leaf collimator,MLC)的运动方式对呼吸运动造成剂量偏差的敏感性不同。本研究旨在定量分析两种子野分割算法受呼吸幅度影响的剂量偏差大小。方法收集2013-06-10-2015-04-15中国科学院合肥肿瘤医院收治的肺癌患者10例,两种类型放疗计划各制定10例。呼吸运动仪带动QA模体正弦运动模拟患者头脚方向不同呼吸幅度的呼吸运动,分别采集等中心层面剂量。通过Verisoft分析采集数据的射野通过率和剂量分布。结果 10例肺癌患者Slidingwnd和Smartsequence子野分割方式产生的子野数分别为40±5.2和20±7.7,P=0.007;机器跳数分别为(388±56.6)和(346±60.4)MU,P=0.007。随着呼吸幅度的增加,射野通过率变小。Smartsequence和Slidingwnd在8 mm幅度时射野通过率分别为(85.27±4.57)%和(87.26±5.25)%,t=3.435,P=0.007;在10mm幅度时射野通过率分别为(74.95±5.98)%和(79.13±5.11)%,t=6.05,P<0.001。Smartsequence比Slidingwnd射野通过率低,且通过率<90%;呼吸幅度=6mm时,两种计划通过率为(91.81±3.65)%和(92.67±4.55)%,差异无统计学意义,P>0.05。呼吸幅度<6mm时,两种计划通过率差异无统计学意义,P>0.05;通过率>90%,满足临床剂量验证要求。结论 Smartsequence子野分割算法对呼吸运动造成的剂量偏差敏感性大,建议选择Slidingwnd子野分割方式。
- 刘苓苓费振乐王宏志崔相利单超
