Mami Akimoto1, Mitsuhiro Nakamura1, Nobutaka Mukumoto1, Hiroaki Tanabe2, Masahiro Yamada1, Yukinori Matsuo1, Hajime Monzen1, Takashi Mizowaki1, Masaki Kokubo3, Masahiro Hiraoka1
1Department of Radiation Oncology and Image-applied Therapy, Graduate School of Medicine, Kyoto University, Kyoto 606-8507, Japan
2Division of Radiation Oncology, Institute of Biomedical Research and Innovation, Hyogo 650-0047, Japan
3Division of Radiation Oncology, Institute of Biomedical Research and Innovation, Hyogo 650-0047, Japan and Department of Radiation Oncology, Kobe City Medical Center General Hospital, Hyogo 650-0047, Japan
Tóm tắt
Mục đích:Để định lượng sự không chắc chắn tiên đoán trong theo dõi khối u động sử dụng dấu hiệu hồng ngoại (IR Tracking) với Vero4DRT (MHI‐TM2000) cho bệnh nhân ung thư phổi bằng cách sử dụng tệp ghi log.Phương pháp:Tổng cộng 110 tệp ghi log của 10 bệnh nhân ung thư phổi đã thực hiện IR Tracking đã được phân tích. Trước khi chiếu chùm tia, các dấu hiệu hồng ngoại bên ngoài và các dấu hiệu vàng được cấy ghép đã được theo dõi trong 40 giây bằng camera hồng ngoại cứ mỗi 16,7 ms và bằng một hệ thống hình ảnh tia X kV vuông góc mỗi 80 hoặc 160 ms. Một mô hình dự đoán [mô hình bốn chiều (4D)] sau đó đã được tạo ra để liên kết vị trí của các dấu hiệu hồng ngoại (PIR) với vị trí ba chiều (3D) của khối u được chỉ định bởi các dấu hiệu vàng cấy ghép (Pdetect). Chuỗi của các quá trình này được định nghĩa là mô hình 4D. Trong quá trình chiếu chùm tia, mô hình 4D đã dự đoán các vị trí mục tiêu 3D trong tương lai (Ppredict) từ PIR theo thời gian thực và đầu x-ray có trục xoay sau đó đã theo dõi mục tiêu liên tục. Trong thực tiễn lâm sàng, các tác giả đã cập nhật mô hình 4D ít nhất một lần trong mỗi phiên điều trị để cải thiện độ chính xác tiên đoán. Nghiên cứu này đã đánh giá các lỗi tiên đoán trong mô hình hóa 4D (E4DM) và những lỗi phát sinh từ sự sai lệch cơ sở của PIR và Pdetect trong một phiên điều trị (EBD). E4DM được định nghĩa là sự khác biệt giữa Ppredict và Pdetect trong mô hình 4D và EBD được xác định là sự khác biệt trung bình giữa Ppredict được tính từ PIR trong mô hình 4D đã cập nhật bằng cách sử dụng (a) một mô hình 4D được tạo ra từ dữ liệu huấn luyện trước khi cập nhật mô hình và (b) một mô hình 4D đã được cập nhật được tạo ra từ dữ liệu huấn luyện mới.Kết quả:Giá trị trung bình của E4DM là 0,0 mm ngoại trừ một tệp ghi log. Độ lệch chuẩn của E4DM dao động từ 0,1 đến 1,0, 0,1 đến 1,6 và 0,2 đến 1,3 mm trong các hướng trái-phải (LR), trước-sau (AP) và trên-dưới (SI), tương ứng. Thời gian trung bình trôi qua trước khi cập nhật mô hình 4D là 13 (khoảng, 2–33) phút và tần suất trung bình của mô hình 4D là hai lần (khoảng, 2–3 lần) mỗi phiên điều trị. EBD dao động từ −1,0 đến 1,0, −2,1 đến 3,3 và −2,0 đến 3,5 mm trong các hướng LR, AP và SI, tương ứng. EBD có tương quan cao với BDdetect trong các hướng LR (R = −0,83) và AP (R = −0,88), nhưng không có tương quan trong hướng SI (R = −0,40). Trong khi đó, EBD có tương quan cao với BDIR trong hướng SI (R = −0,67), nhưng không có tương quan trong hướng LR (R = 0,15) hay AP (R = −0,11). Nếu mô hình 4D không được cập nhật khi có sự sai lệch cơ sở trong khi điều trị, vị trí mục tiêu dự đoán sẽ sai lệch so với vị trí mục tiêu phát hiện một cách có hệ thống.Kết luận:Việc áp dụng IR Tracking đã giảm thiểu đáng kể lỗi hình học gây ra bởi chuyển động hô hấp; tuy nhiên, một lỗi trong quá trình điều trị do sai lệch cơ sở lớn hơn 3 mm đôi khi được quan sát thấy. Để bù đắp cho EBD, các tác giả khuyên nên kiểm tra vị trí của mục tiêu và các dấu hiệu hồng ngoại một cách thường xuyên và cập nhật mô hình 4D nhiều lần trong một phiên điều trị.
