Rick Keesman1, Tessa N. van de Lindt1, Celia Juan‐Cruz1, Wouter Van Den Wollenberg1, Erik van der Bijl1, Marlies E. Nowee1, Jan‐Jakob Sonke1, Uulke A. van der Heide1, Martin F. Fast1
1Department of Radiation Oncology, The Netherlands Cancer Institute, Plesmanlaan 121, 1066 CX Amsterdam, the Netherlands
Tóm tắt
Mục đíchVai trò của hình ảnh cộng hưởng từ bốn chiều (4D‐MRI) ngày càng tăng trong việc hướng dẫn việc điều chỉnh kế hoạch trực tuyến trong xạ trị ngực và bụng. Nhiều chuỗi 4D‐MRI dựa trên các phép thu nhận hai chiều đa lát cắt (2D) giúp cung cấp sự linh hoạt về độ tương phản. Tuy nhiên, các biến dạng hình ảnh hình học liên quan đến máy móc và đối tượng là điều không thể tránh khỏi trong MRI. Việc sửa lỗi hoàn toàn cho 4D‐MRI dựa trên lát cắt được thu nhận trên máy Unity MR‐linac (Elekta AB, Stockholm, Thụy Điển) gặp nhiều thách thức, vì sửa lỗi xuyên mặt phẳng hiện không có sẵn cho các chuỗi 2D. Trong nghiên cứu này, chúng tôi thực hiện một quy trình sửa lỗi ba chiều 3D hoàn chỉnh và định lượng các hiệu ứng hình học và liều lượng của các biến dạng hình ảnh hình học tồn dư liên quan đến máy.Phương phápMột phantom QA hình học ba chiều (3D) thương mại (Philips, Best, Hà Lan) đã được sử dụng để định lượng tác động của độ phi tuyến tính gradient (GNL) và độ không đồng nhất trường tĩnh (B0I) trên độ chính xác hình học. Thêm vào đó, tính hiệu quả của các sửa lỗi 2D (trong mặt phẳng, máy chung), 3D (máy chung), và sửa lỗi 3D (máy cụ thể) được điều tra. Các sửa lỗi dựa trên các trường vector biến dạng được rút ra từ các hệ số hàm cầu. Ba bệnh nhân bị u di căn tại gan đã được quét bằng 4D‐MRI theo chiều ngang trên máy MR‐linac của chúng tôi (tổng cộng: 10 phiên chụp hình ảnh). Đối với mỗi bệnh nhân, một kế hoạch IMRT theo chế độ bước và chụp (3 × 20 Gy) đã được tạo ra dựa trên vị trí giữa mô phỏng (midP)‐CT. Các 4D‐MRI sau đó được biến đổi thành một midP‐MRI hàng ngày và được sửa lỗi hình học. Tiếp theo, kế hoạch điều trị được điều chỉnh theo độ dịch chuyển vị trí của khối u giữa midP‐CT và midP‐MRIs đã được sửa lỗi 3D. MidP‐CT cũng đã được đăng ký biến dạng với các midP‐MRIs hàng ngày (các sửa lỗi khác nhau được áp dụng) nhằm định lượng các tác động liều lượng của các biến dạng hình ảnh hình học (tồn dư).Kết quảThông qua dữ liệu của phantom, các biến dạng GNL trung vị là 0.58 mm (không sửa lỗi), 0.42–0.48 mm (2D), 0.34 mm (3D), và 0.34 mm (3D ), được đo trên đường kính của thể tích hình cầu (DSV) là 200 mm. Các biến dạng B0I trung vị là 0.09 mm cho cùng DSV. Đối với các DSV lên đến 500 mm, việc sửa lỗi xuyên mặt phẳng là cần thiết để giữ cho biến dạng GNL tồn dư trung vị dưới 1 mm. Các phép sửa lỗi 3D và 3D đồng ý trong phạm vi 0.15 mm. Các hình ảnh đã được sửa lỗi 2D có các biến dạng xuyên mặt phẳng chưa được sửa đến 21.11 mm ở khoảng cách 20–25 cm từ tâm iso của máy. Dựa trên các quét 4D‐MRI của bệnh nhân, các biến dạng đường viền cơ thể bên ngoài trung bình là 3.1 mm (không sửa) và 1.2 mm (đã sửa 2D), với các biến dạng cục bộ tối đa là 9.5 mm trong các hình ảnh chưa sửa. Không có (biến dạng) nào được nhìn thấy đối với các khối u di căn, tất cả đều nằm trong khoảng 10 cm từ tâm iso của máy. Phạm vi giữa các phần tư (IQR) của sự khác biệt liều giữa liều được lên kế hoạch và liều hàng ngày do thay đổi bố trí bệnh nhân, giải phẫu bệnh nhân và điều chỉnh kế hoạch trực tuyến là 1.37 Gy/Fx cho PTV D95%. Khi so sánh liều trên các hình ảnh sửa lỗi 3D với các hình ảnh chưa sửa (đã sửa 2D), IQR là 0.61 (0.31) Gy/Fx.Kết luậnGNL là nguồn gốc chính liên quan đến máy của các biến dạng hình ảnh trên Unity MR‐linac. Đối với 4D‐MRI dựa trên lát cắt, một sửa lỗi 3D hoàn chỉnh có thể được áp dụng sau khi phân loại theo nhịp thở để tối đa hóa độ chính xác không gian. Việc sửa lỗi 3D cụ thể cho máy không giảm đáng kể các biến dạng hình học tồn dư so với sửa lỗi 3D chung cho máy cho máy MR‐linac của chúng tôi. Ở các bệnh nhân của chúng tôi, các biến đổi liều lượng trong mục tiêu không liên quan đến biến dạng hình học lớn hơn so với những biến đổi do biến dạng hình học gây ra.
