发明名称 一种基于生物效应剂量的肿瘤放射治疗并发症的预测方法
摘要 本发明提供一种基于生物效应剂量的肿瘤放射治疗并发症的预测方法,该方法是借鉴生物效应剂量BED的概念,对传统正常组织并发症概率NTCP模型做出改进,引入α/β因子对模型进行分次剂量校正;然后,回顾分析一组患者接受放射治疗后某器官受到照射的剂量-体积参数和治疗后临床观察得到的该器官出现并发症的随访结果,利用改进后的NTCP模型,对模型参数和α/β因子进行同步拟合;最后,将拟合得到的NTCP模型参数和α/β因子,与将要接受放射治疗的一组患者该器官的剂量-体积信息代入改进后的NTCP模型,计算得到该组患者该器官出现并发症的概率值,从而实现对该组肿瘤患者在接受不同分次剂量照射后,该器官出现并发症的概率进行预测。
申请公布号 CN103394167B 申请公布日期 2016.04.27
申请号 CN201310329817.9 申请日期 2013.08.01
申请人 山东省肿瘤医院 发明人 朱健;白曈;尹勇;李宝生;于金明;舒华忠;罗立民;安东尼·西蒙;雷诺·德·克勒瓦西耶
分类号 A61N5/10(2006.01)I;G06F19/00(2011.01)I 主分类号 A61N5/10(2006.01)I
代理机构 代理人
主权项 一种基于生物效应剂量的肿瘤放射治疗并发症的预测方法,面向将要接受不同分次剂量照射的肿瘤患者,在其接受实际治疗前,对治疗可能导致其产生的并发症概率进行预测,其特征在于,首先,对传统的正常组织并发症概率NTCP模型进行改进,使其可以针对不同分次剂量的患者群体进行预测;然后,利用一组患者的治疗及治疗后随访数据,对改进后的NTCP模型参数和α/β因子进行同步拟合;最后,利用拟合结果,对将要接受放射治疗的一组患者出现并发症的概率进行预测,具体步骤如下:(1)生物剂量转换:对传统NTCP模型中描述的最大剂量以及每个体积元volume bin对应的剂量元dose bin,按照生物等效剂量BED的概念进行生物剂量转换,转换公式为<maths num="0001"><math><![CDATA[<mrow><msubsup><mi>D</mi><mi>i</mi><mo>&prime;</mo></msubsup><mo>=</mo><msub><mi>D</mi><mi>i</mi></msub><mo>&CenterDot;</mo><mrow><mo>(</mo><mfrac><mrow><mfrac><mi>&alpha;</mi><mi>&beta;</mi></mfrac><mo>+</mo><mfrac><msub><mi>D</mi><mi>i</mi></msub><msub><mi>N</mi><mrow><mi>f</mi><mi>r</mi></mrow></msub></mfrac></mrow><mrow><mfrac><mi>&alpha;</mi><mi>&beta;</mi></mfrac><mo>+</mo><mn>2</mn></mrow></mfrac><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math><img file="FDA0000881294000000011.GIF" wi="422" he="301" /></maths>         (公式1)其中,D<sub>i</sub>为患者i某器官受到照射的最大剂量或一个剂量元的剂量,α/β是用来进行分次剂量校正的因子,N<sub>fr</sub>是患者i接受治疗的分次数,D′<sub>i</sub>是经公式1转换后得到的与D<sub>i</sub>等效的生物剂量;(2)对改进后NTCP模型参数及α/β因子进行拟合1)获取剂量分布:从放疗计划系统导出描述人体某器官接受辐射剂量的剂量‑体积直方图DVH,并将该图由积分形式转换为微分形式,以此来获取该器官每一个体积元对应的剂量元,即其接受到的辐射剂量,单位:Gy;2)估计参数值:采用最大似然估计法对模型参数进行拟合,对于来自回顾分析组的每一例患者i,其NTCP值可表述为模型参数、α/β因子和微分后剂量、体积元函数的形式,即:NTCP<sub>i</sub>=F(parameters,α/β,d<sub>i</sub>,v<sub>i</sub>)      (公式2)则对于用来拟合模型参数的回顾分析组患者数据,其对数似然函数L表示为<maths num="0002"><math><![CDATA[<mrow><mi>L</mi><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>P</mi><mi>a</mi><mi>r</mi><mi>a</mi><mi>m</mi><mi>e</mi><mi>t</mi><mi>e</mi><mi>r</mi><mi>s</mi><mo>,</mo><mi>&alpha;</mi><mo>/</mo><mi>&beta;</mi><mo>,</mo><msub><mi>d</mi><mi>i</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>v</mi><mi>i</mi></msub></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munder><mo>&Sigma;</mo><mi>i</mi></munder><mrow><mo>(</mo><mrow><mi>log</mi><msup><mrow><mo>(</mo><mrow><msub><mi>NTCP</mi><mi>i</mi></msub></mrow><mo>)</mo></mrow><mrow><mi>R</mi><mi>i</mi></mrow></msup><mo>+</mo><mi>log</mi><msup><mrow><mo>(</mo><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><msub><mi>NTCP</mi><mi>i</mi></msub></mrow><mo>)</mo></mrow><mrow><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>R</mi><mi>i</mi></mrow></msup></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math><img file="FDA0000881294000000012.GIF" wi="1182" he="115" /></maths>      (公式3)其中,对于患者i,如果临床观察出现放射并发症,则R<sub>i</sub>=1否则R<sub>i</sub>=0;然后,利用优化工具,使似然函数L取最大值,即拟合得到描述该器官出现并发症的模型参数值和α/β因子值;(3)对并发症进行预测1)对来自前瞻预测组的准备接受放射治疗的每一例患者设计放射治疗计划,通过放疗计划系统模拟某器官的剂量分布,并以微分形式导出该器官每一个体积元模拟接受到的辐射剂量;2)将模拟得到的前瞻预测组中每一例患者该器官的剂量‑体积因子,即体积元和相对应的剂量元,以及前文拟合得到的改进后NTCP模型参数值和α/β因子值,一并代入改进后的NTCP模型,计算该组每一例患者的NTCP值,即得到每一例患者出现放疗并发症的概率值,实现对并发症的预测。
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