Nghiên cứu ảnh hưởng của kích thước ô lưới lên phân bố liều trong kĩ thuật imrtvmat cho ung thư đầu mặt cổ
- 68 trang
- file .pdf
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
LUẬN VĂN THẠC SĨ
Nghiên cứu ảnh hƣởng của kích thƣớc ô lƣới
lên phân bố liều trong kĩ thuật IMRT/VMAT
cho ung thƣ đầu mặt cổ
NGUYỄN THỊ THƠM
[email protected]
Ngành Kỹ thuật Hạt nhân
Giảng viên hƣớng dẫn: TS. Nguyễn Tất Thắng
Chữ ký của GVHD
Viện: Vật lý Kỹ thuật
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ và tên tác giả luận văn: Nguyễn Thị Thơm
Đề tài luận văn: “Nghiên cứu ảnh hưởng của kích thước ô lưới lên phân bố liều
trong kỹ thuật IMRT/VMAT cho ung thư đầu mặt cổ”
Chuyên ngành: Kỹ thuật Hạt nhân
Mã số HV: 20202107M
Cán bộ hƣớng dẫn: TS. Nguyễn Tất Thắng
Tác giả, Người hướng dẫn khoa học và Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả đã sửa
chữa, bổ sung luận văn theo biên bản họp Hội đồng ngày 30/10/2022 với các nội dung
sau:
Bổ sung danh mục các từ viết tắt
Sắp xếp lại hợp lý vị trí các hình vẽ và bảng biểu
Sửa đổi lại bố cục trình bày sao cho hợp lý, dễ hiểu hơn ở phương pháp nghiên
cứu
Nêu chi tiết về đối tượng nghiên cứu
Chỉnh sửa lại các thuật ngữ chính xác hơn
Giải thích kĩ hơn về các yếu tố ảnh hưởng trong tối ưu hóa kế hoạch.
Chia kết quả tính toán theo kích thước thể tích bia
Thay đổi lại cách trình bày các đồ thị
Chỉnh sửa lại lỗi đánh máy và chính tả
Hà Nội, ngày tháng năm 2022
Ngƣời hƣớng dẫn Tác giả luận văn
TS. Nguyễn Tất Thắng Nguyễn Thị Thơm
CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG
TS. Nguyễn Văn Thái
THƢ VIỆN TẠ QUANG BỬU
Xác nhận đã nhận lại luận văn sau sửa chữa mã số ………………….
Ngày……tháng……năm 2022
(Ký ghi rõ họ tên)
ĐỀ TÀI LUẬN VĂN
Tên đề tài tiếng Việt:
NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA KÍCH THƯỚC Ô LƯỚI LÊN PHÂN BỐ
LIỀU TRONG KĨ THUẬT IMRT/VMAT CHO UNG THƯ ĐẦU MẶT CỔ
Tên đề tài tiếng Anh:
STUDY ON THE EFFECT OF GRID SIZE ON DOSE DISTRIBUTION FOR
HEAD AND NECK IMRT/VMAT
Giáo viên hướng dẫn
Ký và ghi rõ họ tên
TS. Nguyễn Tất Thắng
LỜI CAM ĐOAN
Học viên xin cam đoan: Luận văn “Nghiên cứu ảnh hƣởng của kích
thƣớc ô lƣới lên phân bố liều trong kỹ thuật IMRT/VMAT cho ung thƣ đầu
mặt cổ” là công trình nghiên cứu của riêng học viên dưới sự hướng dẫn khoa học
của TS. Nguyễn Tất Thắng, tại bộ môn Kỹ thuật Hạt nhân và Vật lý Môi Trường,
Viện Vật lý Kỹ thuật, Đại học Bách Khoa Hà Nội.
Luận văn có tham khảo các nghiên cứu và tài liệu khác nhau trong và
ngoài nước, tất cả đều đã được trích dẫn đầy đủ. Các số liệu trong luận văn được
sử dụng trung thực, kết quả được trình bày trong luận văn chưa từng được bất kỳ
tác giả nào công bố trong các công trình khác.
Hà Nội, ngày tháng năm 2022
Giáo viên hướng dẫn Học viên Cao học
Ký và ghi rõ họ tên Ký và ghi rõ họ tên
TS. Nguyễn Tất Thắng
LỜI CẢM ƠN
Để hoàn thành được luận văn này, em xin bày tỏ lòng cảm ơn chân thành
và sâu sắc tới TS Nguyễn Tất Thắng đã tận tình chỉ bảo, hướng dẫn và tạo mọi
điều kiện cho tôi trong suốt thời gian thực hiện luận văn.
Em xin chân thành cảm ơn TS. Nguyễn Văn Thái, TS Trần Kim Tuấn TS
Trần Kim Tuấn và các Thầy, Cô Viện Vật lý Kỹ thuật, đặc biệt là các Thầy, Cô
trong bộ môn Kỹ thuật Hạt nhân & Vật lý Môi trường đã tận tình giảng dạy,
truyền đạt những kiến thức chuyên ngành trong suốt quá trình học tập.
Em cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành đến KS Nguyễn Văn Kiên, ThS
Nguyễn Thị Hồng Thắm đã giúp đỡ mình trong quá trình thực hiện luận văn.
Em cũng xin gửi lời cảm ơn tới toàn thể kỹ sư, kỹ thuật viên khoa Vật lý
xạ trị - Bệnh viện K đã tạo điều kiện hết sức thuận lợi cho em trong quá trình
thực hiện luận văn.
Xin gửi lời cảm ơn tới ThS Đỗ Đức Chí là người thầy, người anh luôn
giúp đỡ tôi trong học tập và công việc.
Trân trọng biết ơn cha, mẹ, chồng, các con và gia đình những người luôn
bên tôi động viên, chia sẻ khó khăn và dành cho tôi những điều kiện thuận lợi
nhất.
Em xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày tháng năm 2022
Tác giả luận văn
Ký và ghi rõ họ tên
TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN
Kĩ thuật xạ trị điều biến liều IMRT/VMAT ngày càng được sử dụng phổ
biến trong xạ trị ung thư đầu-mặt-cổ bởi tính chất phức tạp của các thể tích điều
trị và sự có mặt của nhiều tổ chức nhỏ nhạy xạ ở trong vùng này. Việc tính toán
mô phỏng xạ trị IMRT/VMAT thường dựa trên 2 pha: pha 1 là tối ưu hóa trọng
số các trường chiếu nhỏ sử dụng thuật toán chùm tia bút chì (Pencil beam) với
kích thước hữu hạn, pha 2 là tối ưu hóa trọng số segment sử dụng thuật toán
Monte Carlo.
Toàn bộ không gian của bài toán tính toán mô phỏng và tính phân bố liều
trên bệnh nhân được chia thành lưới 3 chiều (grid) gồm tập hợp các “điểm” trong
không gian 3 chiều, gọi là ô lưới (voxel grid). Mỗi voxel là một hình hộp có kích
thước rất nhỏ. Kết quả tính toán sẽ phụ thuộc vào kích thước các voxel được
chọn (voxel size hay grid size). Trong thực tế, theo thói quen người lập kế hoạch
(planner) sẽ sử dụng mặc định một “grid size” nhất định khi tính toán. Điều này
có thể dẫn đến phân bố liều theo kế hoạch được lập không hoàn toàn phù hợp với
hình dạng và kích thước khối u. Do đó, việc đánh giá sai khác phân bố liều ứng
với các kế hoạch xạ trị khi thay đổi các thông số về kích thước ô lưới là cần thiết.
Phân bố liều trên bệnh nhân được tính theo các ô lưới có kích thước chứ không
phải là các điểm. Đồng thời, đặc điểm của các kỹ thuật IMRT/VMAT là dùng rất
nhiều beamlet nhỏ tạo nên độ không đồng nhất về phân bố liều trong mỗi tổ chức
cần xạ trị. Điều này hoàn toàn khác biệt so với phân bố đồng liều trên toàn bộ
diện tích chiếu xạ khi xạ trị bằng kỹ thuật 3D-CRT truyền thống. Do đó việc
đánh giá các kế hoạch điều trị này cũng cần được thực hiện theo các tiêu chí đánh
giá mới đã đề cập bởi Tổ chức quốc tế về đo lường các đơn vị bức xạ (ICRU-62
và ICRU-83) thay cho bộ tiêu chí cũ (ICRU-50).
Mục tiêu của nghiên cứu này là nghiên cứu ảnh hưởng của kích thước ô
lưới tới kế hoạch xạ trị IMRT/VMAT cho ung thư đầu mặt cổ qua việc thay đổi
các kích thước ô lưới tính toán và đánh giá các kế hoạch sau khi đã thực hiện tối
ưu hóa nhằm lựa chọn ô lưới thích hợp trong tính toán liều lượng.
Luận văn đã thực hiện nghiên cứu ảnh hưởng của kích thước ô lưới tính
toán tới kế hoạch IMRT/VMAT trong ung thư đầu mặt cổ. Thông qua việc khảo
sát, thu thập, phân tích số liệu về việc chia lại kích thước ô lưới trong tính toán
lập kế hoạch điều biến liều cho thấy đây hoàn toàn là phương pháp có thể thực
hiện được tại tất cả các cơ sở có xạ trị điều biến liều. Nghiên cứu cũng đã tiến
hành so sánh kết quả trong trường hợp thay đổi và không thay đổi thông số trong
quá trình tối ưu hóa lại các kế hoạch khi chia lại kích thước ô lưới tính toán. Kết
quả thu được không cho thấy sự chênh lệch đáng kể khi thể tích PTV rất lớn so
với kích thước ô lưới. Nhưng trong trường hợp PTV nhỏ, đã nhận thấy có sự thay
đổi đáng kể giá trị liều cực đại và liều trung bình ở PTV. Kích thước ô lưới ảnh
hưởng tới giá trị cực đại của các cơ quan tổ chức, đặc biệt là các tổ chức có thể
tích nhỏ như thủy tinh thể, cầu mắt…về giá trị trung bình của các tổ chức thì
không có sự khác biệt đáng kể giữa ô lưới 3mm và 4mm, sự khác biệt chỉ xảy ra
khi so sánh với ô lưới kích thước 5mm, ô lưới với kích thước 2mm cho kết quả
tốt nhất khi đánh giá kế hoạch xạ trị. Kết quả cũng cho thấy sự tương tự giữa 2
trường hợp. Như vậy, xu hướng phân bố liều chỉ phụ thuộc vào kích thước ô lưới
mà không phụ thuộc vào các thông số tối ưu hóa. Nghiên cứu đã thực hiện được
mục tiêu đề ra.
Tuy nhiên, kết quả trong nghiên cứu chỉ dừng lại với các ô lưới tính toán là
2mm, 3mm, 4mm, 5mm để thấy được xu hướng chung. Qua kết quả đã đạt được,
trong thời gian tới có thể thực hiện nghiên cứu trên các ô lưới với kích thước nhỏ
hơn hoặc độ chia của các ô lưới là nhỏ hơn. Khi thực hiện chia theo thể tích bia
thì các kế hoạch có thể tích bia dưới 100cm3 có sự thay đổi liều đáng kể khi sử
dụng ô lưới 2mm. Trong thực tế lâm sàng khi xét đến thời gian trong một lần tối
ưu hóa và thể tích bia thì việc lựa chọn các ô lưới 3mm, 4mm có thể được cân
nhắc.
Từ khóa (Keyword): grid size, VMAT....
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN
LỜI CẢM ƠN
TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN
DANH MỤC HÌNH VẼ............................................................................................ ii
DANH MỤC BẢNG BIỂU ..................................................................................... iv
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT ............................................. v
ĐẶT VẤN ĐỀ............................................................................................................ 1
CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN .................................................................................... 2
1.1. Thuật toán Monte-Carlo trong tính toán liều bệnh nhân ................................... 4
1.2. Ảnh hưởng của kích thước ô lưới trong lập kế hoạch xạ trị .............................. 6
1.3. Nghiên cứu tối ưu kích thước ô lưới ................................................................ 11
CHƢƠNG 2. NGHIÊN CỨU ẢNH HƢỞNG CỦA KÍCH THƢỚC Ô LƢỚI . 15
2.1 Bài toán nghiên cứu ......................................................................................... 19
2.1.1 Tối ưu hóa không thay đổi thông số ..................................................... 22
2.1.2 Tối ưu hóa có thay đổi thông số ........................................................... 23
2.2 Đánh giá kết quả hiệu chỉnh ............................................................................ 29
CHƢƠNG 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN......................................................... 32
3.1 Tối ưu hóa không thay đổi thông số (nhóm 1) ................................................ 32
3.1.1 Đặc điểm phân bố liều trên PTV .......................................................... 33
3.1.2 Đặc điểm phân bố liều trên các tổ chức nguy cấp ................................ 36
3.1.3 Các chỉ số đánh giá kế hoạch ................................................................ 39
3.1.4 Đảm bảo chất lượng kế hoạch xạ trị ..................................................... 41
3.2 Tối ưu hóa có thay đổi thông (nhóm 2) ........................................................... 42
3.2.1 Đặc điểm liều lượng của thể tích bia .................................................... 42
3.2.2 Phân bố liều trên tổ chức nguy cấp ....................................................... 44
3.2.3 Các chỉ số đánh giá kế hoạch ................................................................... 46
KẾT LUẬN ............................................................................................................. 49
TÀI LIỆU THAM KHẢO...................................................................................... 50
i
DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1: Hệ chuẩn trực đa lá (MLCs) (365 Days of Medical Physics: Multileaf
collimators: modern beam shaping (medphys365.blogspot.com) ........ 3
Hình 1.2: Hình ảnh là tập hợp của các pixel và voxel (radiologykey.com)........... 7
Hình 1.3: Tính phân bố liều trên bệnh nhân qua voxel grid và beamlets. ............. 8
Hình 1.4: Thể hiện kích thước ô lưới và đường vẽ các cơ quan [5] ...................... 9
Hình 1.5: Hàm shrink margin sử dụng cho CTV[5] .............................................. 9
Hình 1.6: Chọn tâm điều trị để tách hai tổ chức giúp tối ưu hóa liều. ................. 10
Hình 2.1: Một trường chiếu nguyên tố (trái) và tổng liều đạt được trong từng
voxel (phải): Dc là liều tính toán, D0 là liều chỉ định ......................... 16
Hình 2.2: Minh họa quá trình tạo bản đồ thông lượng từ những trường chiếu nhỏ
............................................................................................................ 17
Hình 2.3: Bản đồ liều thô sau quá trình tối ưu hóa bước 1 theo kích thước ô lưới
đã thiết lập........................................................................................... 18
Hình 2.4: Hình ảnh các trường chiếu nhỏ được tạo dạng bởi các lá MLC .......... 18
Hình 2.5: ản đồ thông lượng (a), phân bố liều lý tưởng (b), phân bố liều thực tế
............................................................................................................ 19
Hình 2.6: Minh họa mục thay đổi giá trị kích thước ô lưới trong phần mềm
Monaco ............................................................................................... 23
Hình 2.7: Bảng đánh giá tổ chức nguy cấp. Hình trên thể hiện các kế hoạch được
đưa về cùng 1 giá trị là 95% thể tích PTV70 nhận liều chỉ định. ....... 23
Hình 2.8: Hình minh họa các hàm giới hạn liều trong quá trình tối ưu hóa của 1
ca cụ thể. ............................................................................................. 24
Hình 2.9: Biểu diễn sự thay đổi của quá trình điều biến liều và khoảng rộng giữa
các cung nhỏ. ...................................................................................... 27
Hình 2.10: MLC Agility của hãng elekta (Radiotherapy Gallery | Download
Product Imagery | Elekta) ................................................................... 28
Hình 2.11: Giao diện phân tích dữ liệu thu được sau khi phát tia điều trị ........... 28
ii
Hình 2.12: Ví dụ DVH vi phân (differential DVH) và DVH tích lũy tương ứng
cho thấy liều trung bình của OAR thường không bằng D50%, trong
khi đó liều trung bình của PTV thường xấp xỉ với D50%. ................. 30
Hình 3.1: Minh họa liều nhận được của vùng thể tích bia khi tính toán với các
kích thước ô lưới khác nhau. .............................................................. 32
Hình 3.2: Phần trăm giá trị liều cực đại của PTV70 so với giá trị ngưỡng theo
kích thước ô lưới. ................................................................................ 34
Hình 3.3: Giá trị liều trung bình của PTV70 theo kích thước ô lưới. .................. 34
Hình 3.4: Giá trị phần trăm thể tích của PTV60, PTV54 nhận liều chỉ định theo
kích thước ô lưới ................................................................................. 34
Hình 3.5: Sự thay đổi theo phần trăm của liều cực đại của các tổ chức nguy cấp
theo liều giới hạn theo kích thước ô lưới ............................................ 39
Hình 3.6: Mối liên hệ của kích thước ô lưới với chỉ số đồng đều (HI) là cột màu
xanh lam, chỉ số trùng khớp PCI là cột màu cam. .............................. 40
Hình 3.7: Mối liên hệ giữa kích thước ô lưới với thời gian phát tia (cột màu
xanh), và số MU phát ra (đường màu cam). ....................................... 41
Hình 3.8: Mối liên hệ giữa kích thước ô lưới tính toán với giá trị GPR trong đảm
bảo chất lượng trước điều trị. ............................................................. 42
Hình 3.9: Mối liên hệ giữa kích thước ô lưới tính toán và liều cực đại, D2, D98,
liều trung bình của PTV70, thể tích nhận liều chỉ định của PTV60,
PTV54. Kích thước ô lưới 2mm, 3mm, 4mm, 5mm tương ứng lần lượt
với màu xanh lam, cam, xám, vàng. ................................................... 43
Hình 3.10: Mối liên hệ giữa kích thước ô lưới và liều của các tổ chức nguy cấp.
Các kích thước ô lưới 2mm, 3mm, 4mm, 5mm tương ứng với màu
xanh lam, cam, xám, vàng. ................................................................. 44
Hình 3.11: Mối liên hệ giữa thời gian phát tia (cột màu xanh) và số MU (đường
màu cam) với kích thước ô lưới tính toán. ......................................... 46
Hình 3.12: Mối liên hệ giữa chỉ số trùng khớp, chỉ số đồng nhất với kích thước ô
lưới ở hai nhóm kế hoạch tối ưu hóa không thay đổi thông số (PCI1,
HI1) và có thay đổi thông số (PCI2 và HI2). Biều đồ đường thể hiện
sự thay đổi của HI, biểu đồ cột thể hiện sự thay đổi của chỉ số CI. ... 47
iii
DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 1.1: Sự khác biệt về thời gian tính toán theo kích thước của voxel trong
cùng một sự kiện [6] ........................................................................... 11
Bảng 2.1: Đặc điểm chi tiết của các kế hoạch nghiên cứu và thể tích của PTV70
............................................................................................................ 21
Bảng 2.2: Bảng giới hạn liều các tổ chức nguy cấp trong xạ trị vùng đầu cổ ..... 25
Bảng 3.1: Ảnh hưởng của kích thước ô lưới tới giá trị trung bình của liều cực đại,
D98, D98, D2, Dmean của PTV70, thể tích nhận 100% liều chỉ định
của PTV60 và PTV54. ........................................................................ 33
Bảng 3.2: Mối liên hệ của liều cực đại và liều 2% thể tích theo kích thước ô lưới
và thể tích PTV70 ............................................................................... 35
Bảng 3.3: Mối liên hệ của kích thước ô lưới tính toán với liều lượng (cGy) ở các
tổ chức nguy cấp. ................................................................................ 36
Bảng 3.4: Mối liên hệ giữa kích thước ô lưới tính toán và các chỉ số PIV, MU,
HI, CI .................................................................................................. 39
Bảng 3.5: Các thông số đánh giá thể tích bia ở hai nhóm đối tượng nghiên cứu. 43
Bảng 3.6: Một số tổ chức nguy cấp ở hai nhóm đối tượng .................................. 45
Bảng 3.7:Các chỉ số đánh giá kế hoạch ở hai nhóm đối tượng ............................ 46
iv
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT
Từ
Tiếng Anh Tiếng Việt
viết tắt
Chỉ số trùng khớp liều theo
PCI Paddick Conformity Index
Paddick
CC Collapse Cone Thuật toán hình nón thu gọn
D2 Dose of 2% volume 2% thể tích nhận liều
D98 Dose of 98% volume 98% thể tích nhận liều
DVH Dose Volume Histogram Bản đồ liều lượng thể tích
GS Grid size Kích thước ô lưới tính toán
HI Homogeneity Index Chỉ số đồng nhất
IMRT Intensity Modulated Xạ trị điều biến liều
Radiation Therapy
MLC Multileaf Collimator Bộ chuẩn trực đa lá
OAR Organ at Risk Cơ quan nguy cấp
PTV Planning Treatment Volume Thể tích điều trị
PB Pencil Beam Thuật toán chùm tia bút chì
QA Quality Assurance Đảm bảo chất lượng
RTOG Radiation Therapy Oncology Hiệp hội ung thư xạ trị
Group
TPS Treatment Planning System Hệ thống lập kế hoạch điều trị
Volumetric Modulated Arc
VMAT Xạ trị điều biến liều theo thể tích
Therapy
Volume of 100% prescription 100% liều bao phủ bao nhiêu thể
V100
dose tích
v
ĐẶT VẤN ĐỀ
Kĩ thuật xạ trị điều biến liều IMRT/VMAT ngày càng được sử dụng phổ
biến trong xạ trị ung thư đầu-mặt-cổ bởi tính chất phức tạp của các thể tích điều
trị và sự có mặt của nhiều tổ chức nhỏ nhạy xạ ở trong vùng này. Việc tính toán
mô phỏng xạ trị IMRT/VMAT thường dựa trên 2 pha: pha 1 là tối ưu hóa trọng
số các trường chiếu nhỏ sử dụng thuật toán chùm tia bút chì (Pencil beam) với
kích thước hữu hạn, pha 2 là tối ưu hóa trọng số segment sử dụng thuật toán
Monte Carlo.
Toàn bộ không gian của bài toán tính toán mô phỏng và tính phân bố liều
trên bệnh nhân được chia thành lưới 3 chiều (grid) gồm tập hợp các “điểm” trong
không gian 3 chiều, gọi là ô lưới (voxel grid). Mỗi voxel là một hình hộp có kích
thước rất nhỏ. Kết quả tính toán sẽ phụ thuộc vào kích thước các voxel được
chọn (voxel size hay grid size). Trong thực tế, theo thói quen người lập kế hoạch
(planner) sẽ sử dụng mặc định một “grid size” nhất định khi tính toán. Điều này
có thể dẫn đến phân bố liều theo kế hoạch được lập không hoàn toàn phù hợp với
hình dạng và kích thước khối u. Do đó, việc đánh giá sai khác phân bố liều ứng
với các kế hoạch xạ trị khi thay đổi các thông số về kích thước ô lưới là cần thiết.
Do phân bố liều trên bệnh nhân được tính theo các ô lưới có kích thước
chứ không phải là các điểm. Đồng thời, đặc điểm của các kỹ thuật IMRT/VMAT
là dùng rất nhiều beamlet nhỏ tạo nên độ không đồng nhất về phân bố liều trong
mỗi tổ chức cần xạ trị. Điều này hoàn toàn khác biệt so với phân bố đồng liều
trên toàn bộ diện tích chiếu xạ khi xạ trị bằng kỹ thuật 3D-CRT truyền thống. Do
đó việc đánh giá các kế hoạch điều trị này cũng cần được thực hiện theo các tiêu
chí đánh giá mới đã đề cập bởi Tổ chức quốc tế về đo lường các đơn vị bức xạ
(ICRU-62 và ICRU-83) thay cho bộ tiêu chí cũ (ICRU-50).
Mục tiêu của nghiên cứu này là nghiên cứu ảnh hưởng của kích thước ô
lưới tới kế hoạch xạ trị IMRT/VMAT cho ung thư đầu mặt cổ qua việc thay đổi
các kích thước ô lưới tính toán và đánh giá các kế hoạch sau khi đã thực hiện tối
ưu hóa nhằm lựa chọn ô lưới thích hợp trong tính toán liều lượng. Bản luận văn
gồm 3 chương:
Chương 1: Phần tổng quan về nghiên cứu
Chương 2: Nghiên cứu ảnh hưởng của kích thước ô lưới
Chương 3: Kết quả thu được trong nghiên cứu
1
CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN
Kĩ thuật xạ trị điều biến liều (IMRT) được bắt nguồn từ nhà toán học
rahme khi ông đưa ra khái niệm lập kế hoạch ngược vào năm 1982[1]. Nghiên
cứu chỉ ra rằng sự phân bố liều đồng nhất trong một thể tích hình học với một tổ
chức nguy cấp tại trung tâm có thể được thực hiện bằng cách xoay các trường
chiếu và cường độ của chúng không đồng nhất. Một bước đột phá tiếp theo vào
năm 1988, một lần nữa Brahmeet và cộng sự đã cố gắng giải quyết vấn đề lập kế
hoạch ngược bằng cách áp dụng phương pháp tích chập. Trong cách tiếp cận này,
sự phân bố liều lượng mong muốn tới thể tích bia có thể đạt được bằng cách chia
nhỏ liều lượng mong muốn thành các điểm liều và phép chiếu ngược của các
điểm liều này có thể cung cấp thông lượng yêu cầu cho mỗi chùm tia. Yair
Censoret và cộng sự [1] đã đưa ra ý tưởng về giới hạn liều cho các cơ quan và
phát triển một phương pháp nghiên cứu tính khả thi và đưa ra khái niệm ma trận
ảnh hưởng, nhằm cố gắng tìm ra một kế hoạch có thể đáp ứng đủ các điều kiện
ràng buộc đó. Steve Web lần đầu tiên cũng tuyên bố rằng vấn đề IMRT ngược là
một vấn đề tối ưu hóa[1]. Theo ông, vấn đề IMRT ngược không có giải pháp
chính xác nào để tính toán đáp ứng tất cả các ràng buộc và phân chia liều lượng
đủ cho PTV mà tổ chức nguy cấp không bị ảnh hưởng. Vì vậy, khái niệm tối ưu
hóa nghĩa là không thể đạt được sự hoàn hảo 100% nhưng họ sẽ phát triển
chương trình để làm sao càng gần với lí tưởng càng tốt.
IMRT với lập kế hoạch nghịch đảo không thể hoạt động hiệu quả khi sử
dụng các tấm bù (nêm cơ học) bằng kim loại, vì vậy MLCs (Multi leaf
collimator) là thiết bị phù hợp trong kĩ thuật này. MLCs bao gồm các cặp lá làm
bằng tungsten có khả năng hấp thụ bức xạ cao và có khả năng di chuyển để tạo
hình dạng khối u. MLCs là thiết bị được kiểm soát bằng các motor qua hệ thống
máy tính.
2
Hình 1.1: Hệ chuẩn trực đa lá (MLCs) (365 Days of Medical Physics: Multileaf
collimators: modern beam shaping (medphys365.blogspot.com)
Mặc dù đã cải thiện chất lượng kế hoạch, IMRT vẫn có một số nhược
điểm. Một kế hoạch IMRT tiêu chuẩn thường yêu cầu nhiều chùm bức xạ góc cố
định, điều này làm tăng thời gian điều trị. Số lượng MU lớn hơn được sử dụng
trong IMRT có thể dẫn đến tăng lượng bức xạ liều thấp cho phần còn lại của cơ
thể. Điều này có thể làm tăng nguy cơ mắc các khối u ác tính do bức xạ thứ cấp,
vì vậy cần được cân nhắc ở những bệnh nhân nhi hoặc bệnh nhân có tiên lượng
sống lâu.
Để khắc phục những hạn chế liên quan đến IMRT trường cố định, đã có
một số các phương pháp sử dụng vòng cung đã được giới thiệu. Khái niệm cơ
bản của phương pháp vòng cung là phân phối liều bức xạ tới bệnh nhân từ các
góc. Là một dạng IMRT thay thế, các phương pháp vòng cung có khả năng đạt
được sự phân bố liều phù hợp cao, đồng thời mang lại sự cải thiện trong điều trị,
đạt hiệu quả phân chia liều lượng do giảm thời gian điều trị. Lợi thế này có thể
làm giảm sai số trong quá trình điều trị. Có hai hình thức chính của phương pháp
vòng cung là: Tomotherapy (phương pháp điều trị xoắn ốc) và VMAT.
Tomotherapy có thể phân phối chùm bức xạ theo phân bố hình quạt, tương tự
như chụp CT với một nguồn bức xạ quay liên tục, trong khi bệnh nhân được di
chuyển trong máy.
Năm 2007 Otto và cộng sự[2] đã giới thiệu kĩ thuật VMAT là biến thể của
IMAT (Intensity Modulated Arc Therapy- điều biến liều quay), kĩ thuật này có
thể tạo ra sự thay đổi về tỉ lệ liều, tốc độ quay của gantry, hình dạng của chùm tia
điều trị. Kỹ thuật này cho phép phân phát liều có độ đồng nhất cao hơn trong thể
3
tích khối u, thời gian điều trị được rút ngắn hơn và lượng MU (Monitor Unit)
phát ra ít hơn so với kỹ thuật xạ trị IMRT thông thường.
Không giống như các phương pháp điều trị IMRT cơ bản ở trên, với kỹ
thuật xạ trị VMAT, đầu máy gia tốc xạ trị sẽ được quay xung quanh bệnh nhân
một cách liên tục theo một cung tròn nào đó. Trong lúc đó, các cặp lá MLC cũng
được chuyển động liên tục, đồng thời suất liều phát cũng được thay đổi liên tục.
Do đó thời gian chiếu xạ được giảm đáng kể so với kỹ thuật xạ trị IMRT thông
thường. Tùy thuộc vào hình dạng, kích thước và vị trí khối u mà kế hoạch xạ trị
VMAT được lập sao cho đầu máy quét một phần của vòng cung hay cả một vòng
cung.
Việc lập kế hoạch nghịch đảo là điểm đặc biệt trong kĩ thuật IMRT và
VMAT khi so sánh với các kĩ thuật trước đó. Trong kĩ thuật này, liều lượng vào
thể tích bia được lấy làm xuất phát điểm và từ đó tính ngược lại các điều kiện về
chùm tia, hình học chiếu… Để thực hiện được việc lập kế hoạch ngược, các phần
mềm tính toán liều lượng từ thuật toán Monte Carlo đã được phát triển thay thế
cho các phiên bản cũ.
1.1. Thuật toán Monte-Carlo trong tính toán liều bệnh nhân
Phương pháp Monte Carlo (MC) là là công cụ hữu ích trong tính liều
trong xạ trị. Bằng cách mô hình hóa những thành phần của máy điều trị như
nguồn bức xạ, bệnh nhân, mô phỏng MC có thể ước tính chính xác sự phân bố
liều lượng trong một môi trường không đồng nhất. Việc triển khai rộng rãi
VMAT trong điều trị ung thư đã dẫn đến yêu cầu trong việc tính toán chính xác
liều lượng cho các trường không đồng nhất và trường nhỏ. Ví dụ, mục đích chính
của xạ trị lập thể (SBRT) phổi là cung cấp liều cao tới khối u với kích thước nhỏ
và độ chính xác liều <3%, độ dốc liều (gradient) bên ngoài PTV thấp[3]. Trong
trường hợp này, kích thước của các trường chiếu là nhỏ, liều hấp thụ thay đổi
nhanh chóng theo kích thước trường và độ sâu của chùm tia do thiếu cân bằng
điện tử khi kích thước trường nhỏ hơn khoảng cực đại của các electron thứ cấp.
Ngoài ra, tính không đồng nhất của cấu trúc, chẳng hạn như phổi (có mật độ
thấp) và các trường nhỏ như vậy làm cho liều lượng tính toán khó dự đoán hơn.
4
Do đó, việc lựa chọn của các thuật toán lập kế hoạch điều trị để dự đoán liều
lượng trong trường nhỏ và mật độ thấp là quan trọng để đạt được kết quả tối ưu.
Thiếu sót trong dự đoán liều lượng (tính toán trên mô phỏng) trên phần
mềm lập kế hoạch có thể dẫn đến sai số xảy ra khi thực hiện đo liều lượng thực tế
trên bệnh nhân hay trên mô hình giả. Độ chính xác của việc tính toán liều lượng
có thể được cải thiện nếu hệ thống lập kế hoạch sử dụng các thuật toán có mô
hình hóa đáng tin cậy. Thuật toán MC có thể mang lại độ chính xác đáng kể cho
lập kế hoạch điều trị. Tuy nhiên, sự phân bố liều lượng càng chính xác sẽ dẫn đến
việc kéo dài thời gian tính toán.
Mặc dù hiệu quả, việc lưu trữ trực tiếp cường độ chùm tia và phân bố
trọng lượng cho lập kế hoạch điều trị IMRT có thể dễ dàng vượt quá 10
Gigabyte, và do đó thường không khả thi. Một số chiến lược có thể được áp dụng
để cải thiện hiệu quả tính toán bằng cách sử dụng các thuật toán liều Monte Carlo
gần đúng (ví dụ: mã VMC ++) hoặc tăng kích thước voxel. Cách tiếp cận thứ hai
phổ biến nhất đạt được là khi tính toán chỉ bao gồm những voxel trong vùng
quan tâm (ROI) (tuy nhiên, điều này có thể có khả năng đẩy các điểm nóng vào
phần còn lại của cơ thể) hoặc sử dụng những voxel lớn nhằm giảm thời gian tính
toán, chẳng hạn như kích thước ô lưới tính toán 0,5 × 0,5 cm2. Zakarian và cộng
sự[3] đề xuất một phương pháp nén và lưu trữ dữ liệu chùm tia để nhanh chóng,
tính toán liều lặp lại dựa trên nén wavelet. Phân bố liều chùm tia là wavelet được
biến đổi và nén bằng cách giảm hệ số wavelet xuống dưới một ngưỡng nhất định.
Sau đó, liều lượng được tính bằng cách sử dụng các wavelet còn lại. Nén tổng thể
của nó hiệu suất theo thứ tự 100: 1.
Dogan và cộng sự[3] đã chứng minh việc kết hợp MC và thuật toán tích
chập chồng chất, trong đó kế hoạch của họ được tối ưu hóa với MC dựa trên
cường độ được lấy từ thuật toán tích chập chồng chất có thể phân phối như một
phỏng đoán ban đầu. Bergman và cộng sự đánh giá sự kết hợp của mô phỏng
Monte Carlo với mô hình không đồng nhất và lập kế hoạch nghịch đảo DAO,
nghiên cứu đã kết luận rằng việc giới thiệu thuật toán DAO làm tăng hiệu quả
điều trị. Một thuật toán nội bộ được phát triển để chia nhỏ các ô lưới thành các
kích thước 0,25 × 0,25 cm2, trong đó mỗi chùm tia được chiếu vào một phantom
tương tự như một bệnh nhân. Các vị trí lá MLC được phù hợp tới vị trí của chùm
5
tia nhỏ và được tối ưu hóa bằng cách sử dụng thuật toán DAO. Phương pháp này
tạo ra một kế hoạch có thể cung cấp đủ liều cho PTV. Thời gian cần thiết để chạy
quá trình phân tách một chùm tia thành chùm nhỏ với 5 × 106 hạt trên một bộ xử
lí trung tâm đơn giản có thể đạt được trong ít hơn tám giây. Các chùm tia nhỏ sau
đó được vận chuyển riêng biệt vào phantom và tạo các chùm tia tùy theo kích
thước. Bogner và cộng sự [3] đưa ra khái niệm tính toán MC nghịch đảo sử dụng
XVMC trong một mô phỏng. Hạt nhân nghịch đảo được tạo ra cho mỗi chùm
nhỏ trong tất cả ROI. Việc tối ưu hóa trọng lượng đã được thực hiện bằng công
cụ tìm kiếm lặp đi lặp lại. Một phép tính liều cuối cùng được thực hiện như một
sự tối ưu hóa lại trọng số để cải thiện chất lượng kế hoạch. Phương pháp DAO
sau đó đã được áp dụng trong nghiên cứu sau đó của họ để khắc phục tình trạng
giảm chất lượng kế hoạch điều trị sau khi phân đoạn trong IMRT. Tuy nhiên,
trong khi IMRT dựa trên MC đã đạt được kết quả đầy hứa hẹn về mặt đo liều
lượng chất lượng kế hoạch và hiệu quả tính toán, các phương pháp tiếp cận thảo
luận ở trên chưa được áp dụng sang VMAT, do tính năng phân phối chùm tia liên
tục. Hiện nay, code VMC++ tạo bởi Iwan Kawrakow được sử dụng rộng rãi
trong tính toán MC.
Quá trình tính toán tối ưu hóa kế hoạch điều biến liều ở phần mềm
Monaco gồm 2 pha: pha 1 tính toán tối ưu hóa trọng số trường chiếu nhỏ sử dụng
thuật toán chùm tia hình bút chỉ với kích thước hữu hạn và pha 2 là tính toán tối
ưu hóa trọng số của các trường chiếu thực tế (segment) sử dụng thuật toán MC.
Trong thuật toán tính toán liều lượng, các vùng thể tích hay toàn bộ vùng tính
toán được chia thành các ô lưới trong không gian 3 chiều, do vậy hình dạng và
kích thước của các vùng quan tâm phụ thuộc vào kích thước của các ô lưới phân
chia chúng. Trong tính toán mô phỏng không có khái niệm về điểm liều mà là
một điểm có kích thước được xác định là các ô lưới. Do đó, việc lựa chọn kích
thước ô lưới trong tính toán mô phỏng ảnh hưởng đến việc hiển thị liều lượng
của các vùng tính toán và lân cận.
1.2. Ảnh hƣởng của kích thƣớc ô lƣới trong lập kế hoạch xạ trị
Trong tạo ảnh kỹ thuật số, một pixel hay một điểm ảnh (tiếng Anh: pixel
hay pel, viết tắt picture element) là một điểm vật lý trong một hình ảnh raster,
6
hoặc một khối màu rất nhỏ và là đơn vị cơ bản nhất để tạo nên một bức ảnh kỹ
thuật số.
Mỗi điểm ảnh là một mẫu của một hình ảnh ban đầu, nhiều điểm ảnh hơn
thường cung cấp đại diện chính xác hơn của bản gốc. Cường độ của mỗi điểm
ảnh có thể thay đổi. Hình ảnh trong hệ thống màu sắc, màu sắc thường là ba hoặc
bốn đại diện trong lường độ thành phần như màu đỏ, xanh lá cây, và màu xanh,
hoặc màu lục lam, đỏ tươi, màu vàng, và màu đen. Hầu hết các chương trình ứng
dụng đồ họa đều diễn tả độ phân giải của hình ảnh bằng pixel dimensions - kích
thước pixel, với số đo chiều ngang đi trước.
Từ pixel là sự kết hợp của pix (từ "hình ảnh", rút gọn thành "ảnh") và el
(cho "phần tử"); các cấu tạo tương tự với 'el' bao gồm các từ voxel và texel. Từ
pix xuất hiện trên các tiêu đề của tạp chí Variety vào năm 1932, như một cách
viết tắt của từ hình ảnh, liên quan đến phim. Đến năm 1938, "pix" được các
phóng viên ảnh dùng để chỉ các bức ảnh tĩnh. Như vậy, pixel là các điểm ảnh 2
chiều, trong không gian 3 chiều người ta đưa ra khái niệm về voxel, là thành
phần nhỏ nhất đại diện cho chất lượng hình ảnh. Hình 1.2 minh họa hình ảnh của
1pixel với kích thước 0,5x0,5mm2 và voxel với kích thước 0,5x0,5x3mm3 trên
hình ảnh.
Hình 1.2: Hình ảnh là tập hợp của các pixel và voxel (radiologykey.com)
Kích thước ô lưới (grid size hay một số gọi là grid spacing là định nghĩa
trong 2 chiều) trong tính toán liều lượng xác định số điểm tính toán trong vùng.
Toàn bộ không gian của bài toán tính toán mô phỏng và tính phân bố liều trên
bệnh nhân được chia thành lưới 3 chiều (grid) gồm tập hợp các “điểm” trong
không gian 3 chiều hình 1.3. Mỗi voxel là một hình hộp có kích thước rất nhỏ.
7
LUẬN VĂN THẠC SĨ
Nghiên cứu ảnh hƣởng của kích thƣớc ô lƣới
lên phân bố liều trong kĩ thuật IMRT/VMAT
cho ung thƣ đầu mặt cổ
NGUYỄN THỊ THƠM
[email protected]
Ngành Kỹ thuật Hạt nhân
Giảng viên hƣớng dẫn: TS. Nguyễn Tất Thắng
Chữ ký của GVHD
Viện: Vật lý Kỹ thuật
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA LUẬN VĂN THẠC SĨ
Họ và tên tác giả luận văn: Nguyễn Thị Thơm
Đề tài luận văn: “Nghiên cứu ảnh hưởng của kích thước ô lưới lên phân bố liều
trong kỹ thuật IMRT/VMAT cho ung thư đầu mặt cổ”
Chuyên ngành: Kỹ thuật Hạt nhân
Mã số HV: 20202107M
Cán bộ hƣớng dẫn: TS. Nguyễn Tất Thắng
Tác giả, Người hướng dẫn khoa học và Hội đồng chấm luận văn xác nhận tác giả đã sửa
chữa, bổ sung luận văn theo biên bản họp Hội đồng ngày 30/10/2022 với các nội dung
sau:
Bổ sung danh mục các từ viết tắt
Sắp xếp lại hợp lý vị trí các hình vẽ và bảng biểu
Sửa đổi lại bố cục trình bày sao cho hợp lý, dễ hiểu hơn ở phương pháp nghiên
cứu
Nêu chi tiết về đối tượng nghiên cứu
Chỉnh sửa lại các thuật ngữ chính xác hơn
Giải thích kĩ hơn về các yếu tố ảnh hưởng trong tối ưu hóa kế hoạch.
Chia kết quả tính toán theo kích thước thể tích bia
Thay đổi lại cách trình bày các đồ thị
Chỉnh sửa lại lỗi đánh máy và chính tả
Hà Nội, ngày tháng năm 2022
Ngƣời hƣớng dẫn Tác giả luận văn
TS. Nguyễn Tất Thắng Nguyễn Thị Thơm
CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG
TS. Nguyễn Văn Thái
THƢ VIỆN TẠ QUANG BỬU
Xác nhận đã nhận lại luận văn sau sửa chữa mã số ………………….
Ngày……tháng……năm 2022
(Ký ghi rõ họ tên)
ĐỀ TÀI LUẬN VĂN
Tên đề tài tiếng Việt:
NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA KÍCH THƯỚC Ô LƯỚI LÊN PHÂN BỐ
LIỀU TRONG KĨ THUẬT IMRT/VMAT CHO UNG THƯ ĐẦU MẶT CỔ
Tên đề tài tiếng Anh:
STUDY ON THE EFFECT OF GRID SIZE ON DOSE DISTRIBUTION FOR
HEAD AND NECK IMRT/VMAT
Giáo viên hướng dẫn
Ký và ghi rõ họ tên
TS. Nguyễn Tất Thắng
LỜI CAM ĐOAN
Học viên xin cam đoan: Luận văn “Nghiên cứu ảnh hƣởng của kích
thƣớc ô lƣới lên phân bố liều trong kỹ thuật IMRT/VMAT cho ung thƣ đầu
mặt cổ” là công trình nghiên cứu của riêng học viên dưới sự hướng dẫn khoa học
của TS. Nguyễn Tất Thắng, tại bộ môn Kỹ thuật Hạt nhân và Vật lý Môi Trường,
Viện Vật lý Kỹ thuật, Đại học Bách Khoa Hà Nội.
Luận văn có tham khảo các nghiên cứu và tài liệu khác nhau trong và
ngoài nước, tất cả đều đã được trích dẫn đầy đủ. Các số liệu trong luận văn được
sử dụng trung thực, kết quả được trình bày trong luận văn chưa từng được bất kỳ
tác giả nào công bố trong các công trình khác.
Hà Nội, ngày tháng năm 2022
Giáo viên hướng dẫn Học viên Cao học
Ký và ghi rõ họ tên Ký và ghi rõ họ tên
TS. Nguyễn Tất Thắng
LỜI CẢM ƠN
Để hoàn thành được luận văn này, em xin bày tỏ lòng cảm ơn chân thành
và sâu sắc tới TS Nguyễn Tất Thắng đã tận tình chỉ bảo, hướng dẫn và tạo mọi
điều kiện cho tôi trong suốt thời gian thực hiện luận văn.
Em xin chân thành cảm ơn TS. Nguyễn Văn Thái, TS Trần Kim Tuấn TS
Trần Kim Tuấn và các Thầy, Cô Viện Vật lý Kỹ thuật, đặc biệt là các Thầy, Cô
trong bộ môn Kỹ thuật Hạt nhân & Vật lý Môi trường đã tận tình giảng dạy,
truyền đạt những kiến thức chuyên ngành trong suốt quá trình học tập.
Em cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành đến KS Nguyễn Văn Kiên, ThS
Nguyễn Thị Hồng Thắm đã giúp đỡ mình trong quá trình thực hiện luận văn.
Em cũng xin gửi lời cảm ơn tới toàn thể kỹ sư, kỹ thuật viên khoa Vật lý
xạ trị - Bệnh viện K đã tạo điều kiện hết sức thuận lợi cho em trong quá trình
thực hiện luận văn.
Xin gửi lời cảm ơn tới ThS Đỗ Đức Chí là người thầy, người anh luôn
giúp đỡ tôi trong học tập và công việc.
Trân trọng biết ơn cha, mẹ, chồng, các con và gia đình những người luôn
bên tôi động viên, chia sẻ khó khăn và dành cho tôi những điều kiện thuận lợi
nhất.
Em xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày tháng năm 2022
Tác giả luận văn
Ký và ghi rõ họ tên
TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN
Kĩ thuật xạ trị điều biến liều IMRT/VMAT ngày càng được sử dụng phổ
biến trong xạ trị ung thư đầu-mặt-cổ bởi tính chất phức tạp của các thể tích điều
trị và sự có mặt của nhiều tổ chức nhỏ nhạy xạ ở trong vùng này. Việc tính toán
mô phỏng xạ trị IMRT/VMAT thường dựa trên 2 pha: pha 1 là tối ưu hóa trọng
số các trường chiếu nhỏ sử dụng thuật toán chùm tia bút chì (Pencil beam) với
kích thước hữu hạn, pha 2 là tối ưu hóa trọng số segment sử dụng thuật toán
Monte Carlo.
Toàn bộ không gian của bài toán tính toán mô phỏng và tính phân bố liều
trên bệnh nhân được chia thành lưới 3 chiều (grid) gồm tập hợp các “điểm” trong
không gian 3 chiều, gọi là ô lưới (voxel grid). Mỗi voxel là một hình hộp có kích
thước rất nhỏ. Kết quả tính toán sẽ phụ thuộc vào kích thước các voxel được
chọn (voxel size hay grid size). Trong thực tế, theo thói quen người lập kế hoạch
(planner) sẽ sử dụng mặc định một “grid size” nhất định khi tính toán. Điều này
có thể dẫn đến phân bố liều theo kế hoạch được lập không hoàn toàn phù hợp với
hình dạng và kích thước khối u. Do đó, việc đánh giá sai khác phân bố liều ứng
với các kế hoạch xạ trị khi thay đổi các thông số về kích thước ô lưới là cần thiết.
Phân bố liều trên bệnh nhân được tính theo các ô lưới có kích thước chứ không
phải là các điểm. Đồng thời, đặc điểm của các kỹ thuật IMRT/VMAT là dùng rất
nhiều beamlet nhỏ tạo nên độ không đồng nhất về phân bố liều trong mỗi tổ chức
cần xạ trị. Điều này hoàn toàn khác biệt so với phân bố đồng liều trên toàn bộ
diện tích chiếu xạ khi xạ trị bằng kỹ thuật 3D-CRT truyền thống. Do đó việc
đánh giá các kế hoạch điều trị này cũng cần được thực hiện theo các tiêu chí đánh
giá mới đã đề cập bởi Tổ chức quốc tế về đo lường các đơn vị bức xạ (ICRU-62
và ICRU-83) thay cho bộ tiêu chí cũ (ICRU-50).
Mục tiêu của nghiên cứu này là nghiên cứu ảnh hưởng của kích thước ô
lưới tới kế hoạch xạ trị IMRT/VMAT cho ung thư đầu mặt cổ qua việc thay đổi
các kích thước ô lưới tính toán và đánh giá các kế hoạch sau khi đã thực hiện tối
ưu hóa nhằm lựa chọn ô lưới thích hợp trong tính toán liều lượng.
Luận văn đã thực hiện nghiên cứu ảnh hưởng của kích thước ô lưới tính
toán tới kế hoạch IMRT/VMAT trong ung thư đầu mặt cổ. Thông qua việc khảo
sát, thu thập, phân tích số liệu về việc chia lại kích thước ô lưới trong tính toán
lập kế hoạch điều biến liều cho thấy đây hoàn toàn là phương pháp có thể thực
hiện được tại tất cả các cơ sở có xạ trị điều biến liều. Nghiên cứu cũng đã tiến
hành so sánh kết quả trong trường hợp thay đổi và không thay đổi thông số trong
quá trình tối ưu hóa lại các kế hoạch khi chia lại kích thước ô lưới tính toán. Kết
quả thu được không cho thấy sự chênh lệch đáng kể khi thể tích PTV rất lớn so
với kích thước ô lưới. Nhưng trong trường hợp PTV nhỏ, đã nhận thấy có sự thay
đổi đáng kể giá trị liều cực đại và liều trung bình ở PTV. Kích thước ô lưới ảnh
hưởng tới giá trị cực đại của các cơ quan tổ chức, đặc biệt là các tổ chức có thể
tích nhỏ như thủy tinh thể, cầu mắt…về giá trị trung bình của các tổ chức thì
không có sự khác biệt đáng kể giữa ô lưới 3mm và 4mm, sự khác biệt chỉ xảy ra
khi so sánh với ô lưới kích thước 5mm, ô lưới với kích thước 2mm cho kết quả
tốt nhất khi đánh giá kế hoạch xạ trị. Kết quả cũng cho thấy sự tương tự giữa 2
trường hợp. Như vậy, xu hướng phân bố liều chỉ phụ thuộc vào kích thước ô lưới
mà không phụ thuộc vào các thông số tối ưu hóa. Nghiên cứu đã thực hiện được
mục tiêu đề ra.
Tuy nhiên, kết quả trong nghiên cứu chỉ dừng lại với các ô lưới tính toán là
2mm, 3mm, 4mm, 5mm để thấy được xu hướng chung. Qua kết quả đã đạt được,
trong thời gian tới có thể thực hiện nghiên cứu trên các ô lưới với kích thước nhỏ
hơn hoặc độ chia của các ô lưới là nhỏ hơn. Khi thực hiện chia theo thể tích bia
thì các kế hoạch có thể tích bia dưới 100cm3 có sự thay đổi liều đáng kể khi sử
dụng ô lưới 2mm. Trong thực tế lâm sàng khi xét đến thời gian trong một lần tối
ưu hóa và thể tích bia thì việc lựa chọn các ô lưới 3mm, 4mm có thể được cân
nhắc.
Từ khóa (Keyword): grid size, VMAT....
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN
LỜI CẢM ƠN
TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN
DANH MỤC HÌNH VẼ............................................................................................ ii
DANH MỤC BẢNG BIỂU ..................................................................................... iv
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT ............................................. v
ĐẶT VẤN ĐỀ............................................................................................................ 1
CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN .................................................................................... 2
1.1. Thuật toán Monte-Carlo trong tính toán liều bệnh nhân ................................... 4
1.2. Ảnh hưởng của kích thước ô lưới trong lập kế hoạch xạ trị .............................. 6
1.3. Nghiên cứu tối ưu kích thước ô lưới ................................................................ 11
CHƢƠNG 2. NGHIÊN CỨU ẢNH HƢỞNG CỦA KÍCH THƢỚC Ô LƢỚI . 15
2.1 Bài toán nghiên cứu ......................................................................................... 19
2.1.1 Tối ưu hóa không thay đổi thông số ..................................................... 22
2.1.2 Tối ưu hóa có thay đổi thông số ........................................................... 23
2.2 Đánh giá kết quả hiệu chỉnh ............................................................................ 29
CHƢƠNG 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN......................................................... 32
3.1 Tối ưu hóa không thay đổi thông số (nhóm 1) ................................................ 32
3.1.1 Đặc điểm phân bố liều trên PTV .......................................................... 33
3.1.2 Đặc điểm phân bố liều trên các tổ chức nguy cấp ................................ 36
3.1.3 Các chỉ số đánh giá kế hoạch ................................................................ 39
3.1.4 Đảm bảo chất lượng kế hoạch xạ trị ..................................................... 41
3.2 Tối ưu hóa có thay đổi thông (nhóm 2) ........................................................... 42
3.2.1 Đặc điểm liều lượng của thể tích bia .................................................... 42
3.2.2 Phân bố liều trên tổ chức nguy cấp ....................................................... 44
3.2.3 Các chỉ số đánh giá kế hoạch ................................................................... 46
KẾT LUẬN ............................................................................................................. 49
TÀI LIỆU THAM KHẢO...................................................................................... 50
i
DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1: Hệ chuẩn trực đa lá (MLCs) (365 Days of Medical Physics: Multileaf
collimators: modern beam shaping (medphys365.blogspot.com) ........ 3
Hình 1.2: Hình ảnh là tập hợp của các pixel và voxel (radiologykey.com)........... 7
Hình 1.3: Tính phân bố liều trên bệnh nhân qua voxel grid và beamlets. ............. 8
Hình 1.4: Thể hiện kích thước ô lưới và đường vẽ các cơ quan [5] ...................... 9
Hình 1.5: Hàm shrink margin sử dụng cho CTV[5] .............................................. 9
Hình 1.6: Chọn tâm điều trị để tách hai tổ chức giúp tối ưu hóa liều. ................. 10
Hình 2.1: Một trường chiếu nguyên tố (trái) và tổng liều đạt được trong từng
voxel (phải): Dc là liều tính toán, D0 là liều chỉ định ......................... 16
Hình 2.2: Minh họa quá trình tạo bản đồ thông lượng từ những trường chiếu nhỏ
............................................................................................................ 17
Hình 2.3: Bản đồ liều thô sau quá trình tối ưu hóa bước 1 theo kích thước ô lưới
đã thiết lập........................................................................................... 18
Hình 2.4: Hình ảnh các trường chiếu nhỏ được tạo dạng bởi các lá MLC .......... 18
Hình 2.5: ản đồ thông lượng (a), phân bố liều lý tưởng (b), phân bố liều thực tế
............................................................................................................ 19
Hình 2.6: Minh họa mục thay đổi giá trị kích thước ô lưới trong phần mềm
Monaco ............................................................................................... 23
Hình 2.7: Bảng đánh giá tổ chức nguy cấp. Hình trên thể hiện các kế hoạch được
đưa về cùng 1 giá trị là 95% thể tích PTV70 nhận liều chỉ định. ....... 23
Hình 2.8: Hình minh họa các hàm giới hạn liều trong quá trình tối ưu hóa của 1
ca cụ thể. ............................................................................................. 24
Hình 2.9: Biểu diễn sự thay đổi của quá trình điều biến liều và khoảng rộng giữa
các cung nhỏ. ...................................................................................... 27
Hình 2.10: MLC Agility của hãng elekta (Radiotherapy Gallery | Download
Product Imagery | Elekta) ................................................................... 28
Hình 2.11: Giao diện phân tích dữ liệu thu được sau khi phát tia điều trị ........... 28
ii
Hình 2.12: Ví dụ DVH vi phân (differential DVH) và DVH tích lũy tương ứng
cho thấy liều trung bình của OAR thường không bằng D50%, trong
khi đó liều trung bình của PTV thường xấp xỉ với D50%. ................. 30
Hình 3.1: Minh họa liều nhận được của vùng thể tích bia khi tính toán với các
kích thước ô lưới khác nhau. .............................................................. 32
Hình 3.2: Phần trăm giá trị liều cực đại của PTV70 so với giá trị ngưỡng theo
kích thước ô lưới. ................................................................................ 34
Hình 3.3: Giá trị liều trung bình của PTV70 theo kích thước ô lưới. .................. 34
Hình 3.4: Giá trị phần trăm thể tích của PTV60, PTV54 nhận liều chỉ định theo
kích thước ô lưới ................................................................................. 34
Hình 3.5: Sự thay đổi theo phần trăm của liều cực đại của các tổ chức nguy cấp
theo liều giới hạn theo kích thước ô lưới ............................................ 39
Hình 3.6: Mối liên hệ của kích thước ô lưới với chỉ số đồng đều (HI) là cột màu
xanh lam, chỉ số trùng khớp PCI là cột màu cam. .............................. 40
Hình 3.7: Mối liên hệ giữa kích thước ô lưới với thời gian phát tia (cột màu
xanh), và số MU phát ra (đường màu cam). ....................................... 41
Hình 3.8: Mối liên hệ giữa kích thước ô lưới tính toán với giá trị GPR trong đảm
bảo chất lượng trước điều trị. ............................................................. 42
Hình 3.9: Mối liên hệ giữa kích thước ô lưới tính toán và liều cực đại, D2, D98,
liều trung bình của PTV70, thể tích nhận liều chỉ định của PTV60,
PTV54. Kích thước ô lưới 2mm, 3mm, 4mm, 5mm tương ứng lần lượt
với màu xanh lam, cam, xám, vàng. ................................................... 43
Hình 3.10: Mối liên hệ giữa kích thước ô lưới và liều của các tổ chức nguy cấp.
Các kích thước ô lưới 2mm, 3mm, 4mm, 5mm tương ứng với màu
xanh lam, cam, xám, vàng. ................................................................. 44
Hình 3.11: Mối liên hệ giữa thời gian phát tia (cột màu xanh) và số MU (đường
màu cam) với kích thước ô lưới tính toán. ......................................... 46
Hình 3.12: Mối liên hệ giữa chỉ số trùng khớp, chỉ số đồng nhất với kích thước ô
lưới ở hai nhóm kế hoạch tối ưu hóa không thay đổi thông số (PCI1,
HI1) và có thay đổi thông số (PCI2 và HI2). Biều đồ đường thể hiện
sự thay đổi của HI, biểu đồ cột thể hiện sự thay đổi của chỉ số CI. ... 47
iii
DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 1.1: Sự khác biệt về thời gian tính toán theo kích thước của voxel trong
cùng một sự kiện [6] ........................................................................... 11
Bảng 2.1: Đặc điểm chi tiết của các kế hoạch nghiên cứu và thể tích của PTV70
............................................................................................................ 21
Bảng 2.2: Bảng giới hạn liều các tổ chức nguy cấp trong xạ trị vùng đầu cổ ..... 25
Bảng 3.1: Ảnh hưởng của kích thước ô lưới tới giá trị trung bình của liều cực đại,
D98, D98, D2, Dmean của PTV70, thể tích nhận 100% liều chỉ định
của PTV60 và PTV54. ........................................................................ 33
Bảng 3.2: Mối liên hệ của liều cực đại và liều 2% thể tích theo kích thước ô lưới
và thể tích PTV70 ............................................................................... 35
Bảng 3.3: Mối liên hệ của kích thước ô lưới tính toán với liều lượng (cGy) ở các
tổ chức nguy cấp. ................................................................................ 36
Bảng 3.4: Mối liên hệ giữa kích thước ô lưới tính toán và các chỉ số PIV, MU,
HI, CI .................................................................................................. 39
Bảng 3.5: Các thông số đánh giá thể tích bia ở hai nhóm đối tượng nghiên cứu. 43
Bảng 3.6: Một số tổ chức nguy cấp ở hai nhóm đối tượng .................................. 45
Bảng 3.7:Các chỉ số đánh giá kế hoạch ở hai nhóm đối tượng ............................ 46
iv
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT
Từ
Tiếng Anh Tiếng Việt
viết tắt
Chỉ số trùng khớp liều theo
PCI Paddick Conformity Index
Paddick
CC Collapse Cone Thuật toán hình nón thu gọn
D2 Dose of 2% volume 2% thể tích nhận liều
D98 Dose of 98% volume 98% thể tích nhận liều
DVH Dose Volume Histogram Bản đồ liều lượng thể tích
GS Grid size Kích thước ô lưới tính toán
HI Homogeneity Index Chỉ số đồng nhất
IMRT Intensity Modulated Xạ trị điều biến liều
Radiation Therapy
MLC Multileaf Collimator Bộ chuẩn trực đa lá
OAR Organ at Risk Cơ quan nguy cấp
PTV Planning Treatment Volume Thể tích điều trị
PB Pencil Beam Thuật toán chùm tia bút chì
QA Quality Assurance Đảm bảo chất lượng
RTOG Radiation Therapy Oncology Hiệp hội ung thư xạ trị
Group
TPS Treatment Planning System Hệ thống lập kế hoạch điều trị
Volumetric Modulated Arc
VMAT Xạ trị điều biến liều theo thể tích
Therapy
Volume of 100% prescription 100% liều bao phủ bao nhiêu thể
V100
dose tích
v
ĐẶT VẤN ĐỀ
Kĩ thuật xạ trị điều biến liều IMRT/VMAT ngày càng được sử dụng phổ
biến trong xạ trị ung thư đầu-mặt-cổ bởi tính chất phức tạp của các thể tích điều
trị và sự có mặt của nhiều tổ chức nhỏ nhạy xạ ở trong vùng này. Việc tính toán
mô phỏng xạ trị IMRT/VMAT thường dựa trên 2 pha: pha 1 là tối ưu hóa trọng
số các trường chiếu nhỏ sử dụng thuật toán chùm tia bút chì (Pencil beam) với
kích thước hữu hạn, pha 2 là tối ưu hóa trọng số segment sử dụng thuật toán
Monte Carlo.
Toàn bộ không gian của bài toán tính toán mô phỏng và tính phân bố liều
trên bệnh nhân được chia thành lưới 3 chiều (grid) gồm tập hợp các “điểm” trong
không gian 3 chiều, gọi là ô lưới (voxel grid). Mỗi voxel là một hình hộp có kích
thước rất nhỏ. Kết quả tính toán sẽ phụ thuộc vào kích thước các voxel được
chọn (voxel size hay grid size). Trong thực tế, theo thói quen người lập kế hoạch
(planner) sẽ sử dụng mặc định một “grid size” nhất định khi tính toán. Điều này
có thể dẫn đến phân bố liều theo kế hoạch được lập không hoàn toàn phù hợp với
hình dạng và kích thước khối u. Do đó, việc đánh giá sai khác phân bố liều ứng
với các kế hoạch xạ trị khi thay đổi các thông số về kích thước ô lưới là cần thiết.
Do phân bố liều trên bệnh nhân được tính theo các ô lưới có kích thước
chứ không phải là các điểm. Đồng thời, đặc điểm của các kỹ thuật IMRT/VMAT
là dùng rất nhiều beamlet nhỏ tạo nên độ không đồng nhất về phân bố liều trong
mỗi tổ chức cần xạ trị. Điều này hoàn toàn khác biệt so với phân bố đồng liều
trên toàn bộ diện tích chiếu xạ khi xạ trị bằng kỹ thuật 3D-CRT truyền thống. Do
đó việc đánh giá các kế hoạch điều trị này cũng cần được thực hiện theo các tiêu
chí đánh giá mới đã đề cập bởi Tổ chức quốc tế về đo lường các đơn vị bức xạ
(ICRU-62 và ICRU-83) thay cho bộ tiêu chí cũ (ICRU-50).
Mục tiêu của nghiên cứu này là nghiên cứu ảnh hưởng của kích thước ô
lưới tới kế hoạch xạ trị IMRT/VMAT cho ung thư đầu mặt cổ qua việc thay đổi
các kích thước ô lưới tính toán và đánh giá các kế hoạch sau khi đã thực hiện tối
ưu hóa nhằm lựa chọn ô lưới thích hợp trong tính toán liều lượng. Bản luận văn
gồm 3 chương:
Chương 1: Phần tổng quan về nghiên cứu
Chương 2: Nghiên cứu ảnh hưởng của kích thước ô lưới
Chương 3: Kết quả thu được trong nghiên cứu
1
CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN
Kĩ thuật xạ trị điều biến liều (IMRT) được bắt nguồn từ nhà toán học
rahme khi ông đưa ra khái niệm lập kế hoạch ngược vào năm 1982[1]. Nghiên
cứu chỉ ra rằng sự phân bố liều đồng nhất trong một thể tích hình học với một tổ
chức nguy cấp tại trung tâm có thể được thực hiện bằng cách xoay các trường
chiếu và cường độ của chúng không đồng nhất. Một bước đột phá tiếp theo vào
năm 1988, một lần nữa Brahmeet và cộng sự đã cố gắng giải quyết vấn đề lập kế
hoạch ngược bằng cách áp dụng phương pháp tích chập. Trong cách tiếp cận này,
sự phân bố liều lượng mong muốn tới thể tích bia có thể đạt được bằng cách chia
nhỏ liều lượng mong muốn thành các điểm liều và phép chiếu ngược của các
điểm liều này có thể cung cấp thông lượng yêu cầu cho mỗi chùm tia. Yair
Censoret và cộng sự [1] đã đưa ra ý tưởng về giới hạn liều cho các cơ quan và
phát triển một phương pháp nghiên cứu tính khả thi và đưa ra khái niệm ma trận
ảnh hưởng, nhằm cố gắng tìm ra một kế hoạch có thể đáp ứng đủ các điều kiện
ràng buộc đó. Steve Web lần đầu tiên cũng tuyên bố rằng vấn đề IMRT ngược là
một vấn đề tối ưu hóa[1]. Theo ông, vấn đề IMRT ngược không có giải pháp
chính xác nào để tính toán đáp ứng tất cả các ràng buộc và phân chia liều lượng
đủ cho PTV mà tổ chức nguy cấp không bị ảnh hưởng. Vì vậy, khái niệm tối ưu
hóa nghĩa là không thể đạt được sự hoàn hảo 100% nhưng họ sẽ phát triển
chương trình để làm sao càng gần với lí tưởng càng tốt.
IMRT với lập kế hoạch nghịch đảo không thể hoạt động hiệu quả khi sử
dụng các tấm bù (nêm cơ học) bằng kim loại, vì vậy MLCs (Multi leaf
collimator) là thiết bị phù hợp trong kĩ thuật này. MLCs bao gồm các cặp lá làm
bằng tungsten có khả năng hấp thụ bức xạ cao và có khả năng di chuyển để tạo
hình dạng khối u. MLCs là thiết bị được kiểm soát bằng các motor qua hệ thống
máy tính.
2
Hình 1.1: Hệ chuẩn trực đa lá (MLCs) (365 Days of Medical Physics: Multileaf
collimators: modern beam shaping (medphys365.blogspot.com)
Mặc dù đã cải thiện chất lượng kế hoạch, IMRT vẫn có một số nhược
điểm. Một kế hoạch IMRT tiêu chuẩn thường yêu cầu nhiều chùm bức xạ góc cố
định, điều này làm tăng thời gian điều trị. Số lượng MU lớn hơn được sử dụng
trong IMRT có thể dẫn đến tăng lượng bức xạ liều thấp cho phần còn lại của cơ
thể. Điều này có thể làm tăng nguy cơ mắc các khối u ác tính do bức xạ thứ cấp,
vì vậy cần được cân nhắc ở những bệnh nhân nhi hoặc bệnh nhân có tiên lượng
sống lâu.
Để khắc phục những hạn chế liên quan đến IMRT trường cố định, đã có
một số các phương pháp sử dụng vòng cung đã được giới thiệu. Khái niệm cơ
bản của phương pháp vòng cung là phân phối liều bức xạ tới bệnh nhân từ các
góc. Là một dạng IMRT thay thế, các phương pháp vòng cung có khả năng đạt
được sự phân bố liều phù hợp cao, đồng thời mang lại sự cải thiện trong điều trị,
đạt hiệu quả phân chia liều lượng do giảm thời gian điều trị. Lợi thế này có thể
làm giảm sai số trong quá trình điều trị. Có hai hình thức chính của phương pháp
vòng cung là: Tomotherapy (phương pháp điều trị xoắn ốc) và VMAT.
Tomotherapy có thể phân phối chùm bức xạ theo phân bố hình quạt, tương tự
như chụp CT với một nguồn bức xạ quay liên tục, trong khi bệnh nhân được di
chuyển trong máy.
Năm 2007 Otto và cộng sự[2] đã giới thiệu kĩ thuật VMAT là biến thể của
IMAT (Intensity Modulated Arc Therapy- điều biến liều quay), kĩ thuật này có
thể tạo ra sự thay đổi về tỉ lệ liều, tốc độ quay của gantry, hình dạng của chùm tia
điều trị. Kỹ thuật này cho phép phân phát liều có độ đồng nhất cao hơn trong thể
3
tích khối u, thời gian điều trị được rút ngắn hơn và lượng MU (Monitor Unit)
phát ra ít hơn so với kỹ thuật xạ trị IMRT thông thường.
Không giống như các phương pháp điều trị IMRT cơ bản ở trên, với kỹ
thuật xạ trị VMAT, đầu máy gia tốc xạ trị sẽ được quay xung quanh bệnh nhân
một cách liên tục theo một cung tròn nào đó. Trong lúc đó, các cặp lá MLC cũng
được chuyển động liên tục, đồng thời suất liều phát cũng được thay đổi liên tục.
Do đó thời gian chiếu xạ được giảm đáng kể so với kỹ thuật xạ trị IMRT thông
thường. Tùy thuộc vào hình dạng, kích thước và vị trí khối u mà kế hoạch xạ trị
VMAT được lập sao cho đầu máy quét một phần của vòng cung hay cả một vòng
cung.
Việc lập kế hoạch nghịch đảo là điểm đặc biệt trong kĩ thuật IMRT và
VMAT khi so sánh với các kĩ thuật trước đó. Trong kĩ thuật này, liều lượng vào
thể tích bia được lấy làm xuất phát điểm và từ đó tính ngược lại các điều kiện về
chùm tia, hình học chiếu… Để thực hiện được việc lập kế hoạch ngược, các phần
mềm tính toán liều lượng từ thuật toán Monte Carlo đã được phát triển thay thế
cho các phiên bản cũ.
1.1. Thuật toán Monte-Carlo trong tính toán liều bệnh nhân
Phương pháp Monte Carlo (MC) là là công cụ hữu ích trong tính liều
trong xạ trị. Bằng cách mô hình hóa những thành phần của máy điều trị như
nguồn bức xạ, bệnh nhân, mô phỏng MC có thể ước tính chính xác sự phân bố
liều lượng trong một môi trường không đồng nhất. Việc triển khai rộng rãi
VMAT trong điều trị ung thư đã dẫn đến yêu cầu trong việc tính toán chính xác
liều lượng cho các trường không đồng nhất và trường nhỏ. Ví dụ, mục đích chính
của xạ trị lập thể (SBRT) phổi là cung cấp liều cao tới khối u với kích thước nhỏ
và độ chính xác liều <3%, độ dốc liều (gradient) bên ngoài PTV thấp[3]. Trong
trường hợp này, kích thước của các trường chiếu là nhỏ, liều hấp thụ thay đổi
nhanh chóng theo kích thước trường và độ sâu của chùm tia do thiếu cân bằng
điện tử khi kích thước trường nhỏ hơn khoảng cực đại của các electron thứ cấp.
Ngoài ra, tính không đồng nhất của cấu trúc, chẳng hạn như phổi (có mật độ
thấp) và các trường nhỏ như vậy làm cho liều lượng tính toán khó dự đoán hơn.
4
Do đó, việc lựa chọn của các thuật toán lập kế hoạch điều trị để dự đoán liều
lượng trong trường nhỏ và mật độ thấp là quan trọng để đạt được kết quả tối ưu.
Thiếu sót trong dự đoán liều lượng (tính toán trên mô phỏng) trên phần
mềm lập kế hoạch có thể dẫn đến sai số xảy ra khi thực hiện đo liều lượng thực tế
trên bệnh nhân hay trên mô hình giả. Độ chính xác của việc tính toán liều lượng
có thể được cải thiện nếu hệ thống lập kế hoạch sử dụng các thuật toán có mô
hình hóa đáng tin cậy. Thuật toán MC có thể mang lại độ chính xác đáng kể cho
lập kế hoạch điều trị. Tuy nhiên, sự phân bố liều lượng càng chính xác sẽ dẫn đến
việc kéo dài thời gian tính toán.
Mặc dù hiệu quả, việc lưu trữ trực tiếp cường độ chùm tia và phân bố
trọng lượng cho lập kế hoạch điều trị IMRT có thể dễ dàng vượt quá 10
Gigabyte, và do đó thường không khả thi. Một số chiến lược có thể được áp dụng
để cải thiện hiệu quả tính toán bằng cách sử dụng các thuật toán liều Monte Carlo
gần đúng (ví dụ: mã VMC ++) hoặc tăng kích thước voxel. Cách tiếp cận thứ hai
phổ biến nhất đạt được là khi tính toán chỉ bao gồm những voxel trong vùng
quan tâm (ROI) (tuy nhiên, điều này có thể có khả năng đẩy các điểm nóng vào
phần còn lại của cơ thể) hoặc sử dụng những voxel lớn nhằm giảm thời gian tính
toán, chẳng hạn như kích thước ô lưới tính toán 0,5 × 0,5 cm2. Zakarian và cộng
sự[3] đề xuất một phương pháp nén và lưu trữ dữ liệu chùm tia để nhanh chóng,
tính toán liều lặp lại dựa trên nén wavelet. Phân bố liều chùm tia là wavelet được
biến đổi và nén bằng cách giảm hệ số wavelet xuống dưới một ngưỡng nhất định.
Sau đó, liều lượng được tính bằng cách sử dụng các wavelet còn lại. Nén tổng thể
của nó hiệu suất theo thứ tự 100: 1.
Dogan và cộng sự[3] đã chứng minh việc kết hợp MC và thuật toán tích
chập chồng chất, trong đó kế hoạch của họ được tối ưu hóa với MC dựa trên
cường độ được lấy từ thuật toán tích chập chồng chất có thể phân phối như một
phỏng đoán ban đầu. Bergman và cộng sự đánh giá sự kết hợp của mô phỏng
Monte Carlo với mô hình không đồng nhất và lập kế hoạch nghịch đảo DAO,
nghiên cứu đã kết luận rằng việc giới thiệu thuật toán DAO làm tăng hiệu quả
điều trị. Một thuật toán nội bộ được phát triển để chia nhỏ các ô lưới thành các
kích thước 0,25 × 0,25 cm2, trong đó mỗi chùm tia được chiếu vào một phantom
tương tự như một bệnh nhân. Các vị trí lá MLC được phù hợp tới vị trí của chùm
5
tia nhỏ và được tối ưu hóa bằng cách sử dụng thuật toán DAO. Phương pháp này
tạo ra một kế hoạch có thể cung cấp đủ liều cho PTV. Thời gian cần thiết để chạy
quá trình phân tách một chùm tia thành chùm nhỏ với 5 × 106 hạt trên một bộ xử
lí trung tâm đơn giản có thể đạt được trong ít hơn tám giây. Các chùm tia nhỏ sau
đó được vận chuyển riêng biệt vào phantom và tạo các chùm tia tùy theo kích
thước. Bogner và cộng sự [3] đưa ra khái niệm tính toán MC nghịch đảo sử dụng
XVMC trong một mô phỏng. Hạt nhân nghịch đảo được tạo ra cho mỗi chùm
nhỏ trong tất cả ROI. Việc tối ưu hóa trọng lượng đã được thực hiện bằng công
cụ tìm kiếm lặp đi lặp lại. Một phép tính liều cuối cùng được thực hiện như một
sự tối ưu hóa lại trọng số để cải thiện chất lượng kế hoạch. Phương pháp DAO
sau đó đã được áp dụng trong nghiên cứu sau đó của họ để khắc phục tình trạng
giảm chất lượng kế hoạch điều trị sau khi phân đoạn trong IMRT. Tuy nhiên,
trong khi IMRT dựa trên MC đã đạt được kết quả đầy hứa hẹn về mặt đo liều
lượng chất lượng kế hoạch và hiệu quả tính toán, các phương pháp tiếp cận thảo
luận ở trên chưa được áp dụng sang VMAT, do tính năng phân phối chùm tia liên
tục. Hiện nay, code VMC++ tạo bởi Iwan Kawrakow được sử dụng rộng rãi
trong tính toán MC.
Quá trình tính toán tối ưu hóa kế hoạch điều biến liều ở phần mềm
Monaco gồm 2 pha: pha 1 tính toán tối ưu hóa trọng số trường chiếu nhỏ sử dụng
thuật toán chùm tia hình bút chỉ với kích thước hữu hạn và pha 2 là tính toán tối
ưu hóa trọng số của các trường chiếu thực tế (segment) sử dụng thuật toán MC.
Trong thuật toán tính toán liều lượng, các vùng thể tích hay toàn bộ vùng tính
toán được chia thành các ô lưới trong không gian 3 chiều, do vậy hình dạng và
kích thước của các vùng quan tâm phụ thuộc vào kích thước của các ô lưới phân
chia chúng. Trong tính toán mô phỏng không có khái niệm về điểm liều mà là
một điểm có kích thước được xác định là các ô lưới. Do đó, việc lựa chọn kích
thước ô lưới trong tính toán mô phỏng ảnh hưởng đến việc hiển thị liều lượng
của các vùng tính toán và lân cận.
1.2. Ảnh hƣởng của kích thƣớc ô lƣới trong lập kế hoạch xạ trị
Trong tạo ảnh kỹ thuật số, một pixel hay một điểm ảnh (tiếng Anh: pixel
hay pel, viết tắt picture element) là một điểm vật lý trong một hình ảnh raster,
6
hoặc một khối màu rất nhỏ và là đơn vị cơ bản nhất để tạo nên một bức ảnh kỹ
thuật số.
Mỗi điểm ảnh là một mẫu của một hình ảnh ban đầu, nhiều điểm ảnh hơn
thường cung cấp đại diện chính xác hơn của bản gốc. Cường độ của mỗi điểm
ảnh có thể thay đổi. Hình ảnh trong hệ thống màu sắc, màu sắc thường là ba hoặc
bốn đại diện trong lường độ thành phần như màu đỏ, xanh lá cây, và màu xanh,
hoặc màu lục lam, đỏ tươi, màu vàng, và màu đen. Hầu hết các chương trình ứng
dụng đồ họa đều diễn tả độ phân giải của hình ảnh bằng pixel dimensions - kích
thước pixel, với số đo chiều ngang đi trước.
Từ pixel là sự kết hợp của pix (từ "hình ảnh", rút gọn thành "ảnh") và el
(cho "phần tử"); các cấu tạo tương tự với 'el' bao gồm các từ voxel và texel. Từ
pix xuất hiện trên các tiêu đề của tạp chí Variety vào năm 1932, như một cách
viết tắt của từ hình ảnh, liên quan đến phim. Đến năm 1938, "pix" được các
phóng viên ảnh dùng để chỉ các bức ảnh tĩnh. Như vậy, pixel là các điểm ảnh 2
chiều, trong không gian 3 chiều người ta đưa ra khái niệm về voxel, là thành
phần nhỏ nhất đại diện cho chất lượng hình ảnh. Hình 1.2 minh họa hình ảnh của
1pixel với kích thước 0,5x0,5mm2 và voxel với kích thước 0,5x0,5x3mm3 trên
hình ảnh.
Hình 1.2: Hình ảnh là tập hợp của các pixel và voxel (radiologykey.com)
Kích thước ô lưới (grid size hay một số gọi là grid spacing là định nghĩa
trong 2 chiều) trong tính toán liều lượng xác định số điểm tính toán trong vùng.
Toàn bộ không gian của bài toán tính toán mô phỏng và tính phân bố liều trên
bệnh nhân được chia thành lưới 3 chiều (grid) gồm tập hợp các “điểm” trong
không gian 3 chiều hình 1.3. Mỗi voxel là một hình hộp có kích thước rất nhỏ.
7