宫颈癌后装近距离治疗：GO、IPSA与HIPO优化算法对比研究

A Comparative Study of GO， IPSA， and HIPO Optimization Algorithms in Cervical Cancer Brachytherapy

摘要

目的 探讨宫颈癌后装近距离治疗中正向图形优化算法（graphical optimization， GO）、模拟退火逆向计划优化算法（inverse planning simulated annealing， IPSA）以及混合逆向计划优化算法（hybrid inverse planning optimization， HIPO）的应用效果，并对其在剂量分布均匀性、靶区覆盖充分性以及危及器官保护有效性方面的表现进行评估。 方法 纳入2024年1月至2024年6月西南医科大学附属医院肿瘤科收治的45例宫颈癌患者，分别采用GO、HIPO及IPSA优化方法，为每位患者制定1例单次处方剂量为700 cGy的后装近距离放疗计划，形成GO组、IPSA组和HIPO组。评估分析高危临床靶区（high-risk clinical target volume， HRCTV）的D98、V200、V150和适形度指数，危及器官的D2cc、D1cc、D0.1cc等关键参数。 结果 IPSA组HRCTV D98高于HIPO组，差异有统计学意义（P < 0.001）；HIPO组HRCTV V150高于IPSA组，差异有统计学意义（P < 0.05）；HIPO组HRCTV CI高于其余2组，差异有统计学意义（P < 0.05）。GO组膀胱D2cc和D1cc均高于其余2组，差异有统计学意义（P < 0.05）；GO组直肠D2cc高于HIPO组，差异有统计学意义（P < 0.05）；其余危及器官剂量接近，差异未见统计学意义（P > 0.05）。3组计划制作时间差异显著（P < 0.001），其中GO组最长、IPSA组最短、HIPO组居中。 结论 HIPO算法在靶区剂量优化和危及器官剂量控制方面展现出显著优势，推荐作为宫颈癌后装近距离治疗的首选优化策略。

Abstract

Objective To evaluate the performance of the Graphical Optimization （GO）， Inverse Planning Simulated Annealing （IPSA）， and Hybrid Inverse Planning Optimization （HIPO） algorithms concerning dose distribution uniformity， target coverage adequacy， and protection of organs at risk in cervical cancer brachytherapy. Methods Forty-five patients with cervical cancer admitted to the Department of Oncology of the Affiliated Hospital of Southwest Medical University from January 2024 to June 2024 were included， and one case of posterior-mounted brachytherapy with a single prescribed dose of 700 cGy was planned for each patient using the GO， HIPO and IPSA optimization methods to form the GO，IPSA and HIPO groups respectively. Evaluation and analysis of key parameters such as D98， V200， V150 and fitness index in high-risk clinical target volume （HRCTV） and D2cc， D1cc， D0.1cc in organ at risk. Results The HRCTV D98 in the IPSA group exceeded that of the HIPO group， exhibiting a statistically significant difference （P < 0.001）. Conversely， the HRCTV V150 in the HIPO group surpassed the IPSA group， also showing a statistically significant difference （P < 0.05）. The conformity index for the HRCTV in the HIPO group was higher than that in the other groups， with a statistically significant difference （P < 0.05）. Regarding bladder doses， the GO group exhibited higher D2cc and D1cc values compared to the IPSA and HIPO groups， which was statistically significant （P < 0.05）. Similarly， the GO group's rectal D2cc was significantly higher than that of the HIPO group （P < 0.05）. Doses to other at-risk organs were comparable， with no statistically significant differences. Treatment plan production time varied significantly （P < 0.001）， with the GO group requiring the most time， the IPSA group the least， and the HIPO group falling between the two. Conclusion The HIPO algorithm showed significant benefits in optimizing target dose and controlling doses to organs at risk， making it the recommended optimization strategy for cervical cancer brachytherapy.

Graphical abstract

关键词

宫颈癌 / 后装近距离治疗 / 优化算法 / 剂量学分析

Key words

Cervical cancer / Brachytherapy / Optimization algorithms / Dosimetric analysis

宫颈癌已成为全球女性健康的主要威胁，尤其在发展中国家，其发病率与死亡率均居高不下^[1-2]。随着宫颈癌生物学特性的深入研究及治疗技术的飞跃，治疗策略已从单一的手术治疗，扩展至涵盖手术、放疗、化疗、靶向及免疫药物治疗的综合治疗模式^[3-5]。其中，后装近距离放疗能够精准地将高剂量放射线集中于肿瘤组织，显著减少周边正常组织的辐射伤害，进而提升局部控制效果与患者生活质量，在宫颈癌治疗中扮演着举足轻重的角色^[6-9]。

后装近距离放疗技术自20世纪初的镭疗演变至今，已迈入高剂量率后装的新阶段。随着医学影像技术不断进步，临床医生能够更精确地界定肿瘤靶区与周围关键器官，从而实现放疗剂量的精准分布。然而，在确保肿瘤靶区获得充足治疗剂量的同时，最大限度地减少对周围正常组织的损伤，始终是放疗计划设计中的一大挑战。近年来，计算机技术的迅猛发展为后装近距离放疗计划设计注入了新的活力，多种优化算法被引入，如正向图形优化算法（graphical optimization, GO）、模拟退火逆向计划优化算法（inverse planning simulated annealing, IPSA）以及混合逆向计划优化算法（hybrid inverse planning optimization, HIPO）等。这些算法通过运用不同的数学模型和计算方法，显著提升了治疗计划的质量与制定效率，为宫颈癌患者带来了更加个性化和精准的治疗方案^[10-12]。

本研究聚焦于宫颈癌后装近距离放疗计划制作，对比分析GO、IPSA及HIPO 3种优化方法的应用效果，评估其在剂量分布均匀性、靶区覆盖充分性、危及器官保护有效性等方面的具体表现。从而为临床医生提供更为科学、合理的治疗计划设计依据，为不同优化算法在临床实践中的广泛应用提供宝贵的参考与指导。

1 对象与方法

1.1 研究对象

纳入2024年1月至2024年6月西南医科大学附属医院肿瘤科收治的45例宫颈癌患者。纳入标准：①通过病理学检查确诊宫颈癌，且病历信息齐全；②具备良好的身体状况，能够承受CT引导下的192铱源后装近距离治疗；③签署知情同意书。排除标准：①存在严重器质性疾病；②患有精神疾病或认知障碍；③无法完成整个治疗过程；④拒绝接受治疗或无法进行有效随访。本研究通过西南医科大学附属医院伦理委员会审核批准（批号：KY2021059）。

1.2 后装近距离治疗

1.2.1 术前准备

完成血液、心电图、肝肾功能等必要检查，以确认患者身体状况能够承受手术及后续放疗。进行全面影像学检查与妇科查体，以便与外照射前的状况进行对比，从而准确评估当前肿瘤的范围与位置。为了确保排空直肠和保证膀胱充盈度一致，患者须在术前排空膀胱并进行灌肠处理。

1.2.2 植入施源器

患者取截石位，双腿置于腿架上，充分暴露会阴区域，手术区域常规消毒并覆盖无菌巾。插入导尿管，并向膀胱内注入100 ~ 150 mL生理盐水，充盈膀胱。

根据患者具体解剖结构及肿瘤位置，选择适宜的施源器类型。在施源器使用前，必须经过严格的消毒和检查流程，以确保其完好无损且灵活易用。对于中央或内侧宫旁组织受累的患者，通常推荐单独采用腔内治疗；对于外侧宫旁组织受累的患者，则推荐使用腔内联合组织间插植的综合治疗方式。因此，医生在操作过程中需缓慢且精准地将施源器放置到预定位置：腔内治疗应确保施源器放置于宫腔内；宫旁组织间插植则需严格按照术前规划路径，精确植入插植针至肿瘤区域。施源器植入完成后，需采用纱布填塞与胶带固定，以防止其移位。密切监测患者的生命体征及手术部位，以便及时发现并处理可能出现的并发症。

1.2.3 CT模拟定位

使用转运床将患者平稳转移至模拟定位CT（U550，联影，中国），双腿略微分开，采用模拟治疗时的标准体位，确保患者舒适且稳定，减少扫描过程中的不必要移动。CT扫描范围为髂前上棘至坐骨结节下缘，全面覆盖盆腔区域。采用连续扫描模式，设定层厚为3 mm，确保图像具备足够的分辨率，满足精确剂量计算和计划设计的需要。医生通过CT扫描图像判断施源器是否准确置于预期位置，并据此进行必要的调整。CT模拟定位扫描完成后，将图像传输至后装计划系统（V4.5.5，医科达，瑞典）进行后续处理。

1.2.4 靶区勾画和计划设计

严格遵循国际辐射单位与测量委员会（International Commission on Radiation Units, ICRU）第89号报告中推荐的标准勾画靶区及危及器官，具体包括：高危临床靶区（high-risk clinical target volume, HRCTV），低危临床靶区（intermediate risk clinical target volume, IRCTV），膀胱、直肠、乙状结肠和小肠等危及器官。

在施源器重建环节，严格遵循ICRU规范，确保位置准确无误。放射源步进长度精确设定为2 mm，以满足剂量分辨率的高标准要求。偏移值的确定则基于详尽的实测数据，旨在实现剂量分布的极致精确。

基于患者首次CT模拟定位影像，物理师分别运用GO、IPSA及HIPO优化算法，各制定1例单次处方剂量为700 cGy的后装近距离放疗计划，形成GO组、IPSA组和HIPO组。①GO组：物理师手动选定靶区内驻留点位置，并采用Target Point作为优化核心。设定HRCTV为归一化剂量点后，在横截面、矢状面及冠状面视图上进行细致优化。过程中手动调整等剂量线，旨在确保周围正常组织所受剂量不超安全阈值，同时在保障安全的前提下，最大化靶区剂量，以达成治疗目标。②IPSA组：计划系统依据靶区的几何特性自动计算并确定放射源的驻留位置，停留时间偏差约束设定为0.4。物理师在目标函数设定界面明确靶区及危及器官的剂量限值参数，随后计划系统自动进行优化处理，生成初步的治疗计划。③HIPO组：计划系统依据靶区的几何特性自动分配放射源的驻留位置，并设定驻留时间梯度限制为0.4。在目标函数界面上，该组在IPSA组的基础上额外设定了HRCTV的最大剂量限值，随后计划系统执行优化，生成初步计划。

对于IPSA组和HIPO组，为追求最优靶区覆盖效果，物理师会在系统初步优化后进行人为的手动调整，精细微调等剂量线，直至实现理想的剂量分布状态。

1.3 物理剂量评价指标

3组治疗计划方案统一设定处方剂量为700 cGy，核心目标为确保至少90%的HRCTV体积达到处方剂量标准，同时力求对危及器官的辐射影响最小化，尤其是要降低D2cc值。为进行全面评估，记录各个计划优化时间并采用剂量体积直方图分析HRCTV的D98、V200、V150等关键参数，并对危及器官的D2cc、D1cc、D0.1cc进行了细致评估。其中，D98代表靶区体积中98%区域所接收的辐射剂量；V200、V150分别代表靶区内接受到200%、150%处方剂量的体积占比； D2cc、D1cc、D0.1cc分别代表危及器官内任意2、1、0.1 cm³体积的辐射剂量。

适形度指数（conformity index, CI）用于量化剂量分布与治疗靶区的契合程度，反映剂量分布、治疗靶区及危及器官三者间的复杂关系，是评估放射治疗计划质量不可或缺的标尺^[13]。CI值介于0和1之间，越接近1表示该计划对肿瘤靶区的覆盖越好，剂量分布越适形。CI值高于0.60的放射治疗计划被认为是高质量的治疗计划^[14]。CI计算公式如下：

CI = \frac{{\mathrm{V}}_{\mathrm{G}\mathrm{T}\mathrm{V}-\mathrm{R}\mathrm{E}\mathrm{F}}}{{\mathrm{V}}_{\mathrm{G}\mathrm{T}\mathrm{V}}}\times \frac{{\mathrm{V}}_{\mathrm{G}\mathrm{T}\mathrm{V}-\mathrm{R}\mathrm{E}\mathrm{F}}}{{\mathrm{V}}_{\mathrm{R}\mathrm{E}\mathrm{F}}}

其中，V_GTV-REF表示治疗靶区内接受处方剂量照射的体积，V_GTV表示治疗靶区的体积，V_REF表示接受处方剂量照射范围内的总体积。

1.4 统计学方法

采用SPSS软件（V26.0）进行数据处理与分析。对3种优化方法所得计划的相关剂量体积参数进行正态分布检验，符合正态分布数据用均数 ± 标准差（\overline{x} ± s）表示,非正态分布数据用中位数、四分位数间距（Q₁,Q₃）表示。若数据符合正态分布，则采用方差分析进行Friedman检验来进一步评估不同组间的差异；若数据不符合正态分布，则选用非参数的多样本秩和检验来进行组间比较。P < 0.05为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 一般资料

共收集45名宫颈癌患者的后装近距离治疗CT模拟定位图像并据此制作了135例治疗计划，靶区HRCTV的体积范围在11.04 ~ 99.11 cm³。患者平均年龄为（54.60 ± 9.76）岁，均被确诊为鳞状细胞癌。根据国际妇产科联盟（Federation of International of Gynecologists and Obstetricians, FIGO）2018年分期标准划定为ⅠB至ⅣA期,其中ⅠB期4人（8.9%），ⅡA期10人（22.2%）,ⅡB期16人（35.6%）,ⅢA期3人（6.7%）,ⅢC期10人（22.2%）,ⅣA期2人（4.4%）。

2.2 靶区剂量

3组计划的靶区剂量各参数和CI均呈正态分布，采用均数 ± 标准差（\overline{x} ± s）表示。在靶区剂量方面，IPSA组的D98高于HIPO组，差异有统计学意义（P < 0.001）；HIPO组的V150高于IPSA组，差异有统计学意义（P < 0.05）；HIPO组的CI高于其余2组，差异有统计学意义（P < 0.05），见表1。

2.3 危及器官剂量

除乙状结肠D2cc外，其余危及器官剂量均呈正态分布。GO组膀胱D2cc和D1cc均高于其余2组，差异具有统计学意义（P < 0.05）；GO组直肠D2cc高于HIPO组，差异具有统计学意义（P < 0.05）；其余危及器官剂量接近，差异未见统计学意义（P > 0.05），见表2。

2.4 计划对比

3组计划的制作时间均呈现正态分布，差异具有统计学意义（P < 0.001）。具体而言，GO组的制作时间最长，IPSA组的制作时间最短，而HIPO组的制作时间则位于两者之间，见表1。同1例患者后装近距离治疗3种计划的等剂量曲线图像见图1，各组间1050 cGy（绿色）剂量曲线和700 cGy（红色）剂量曲线的覆盖面积和平滑度上存在差异。同1例患者3种计划在同一施源器内放射源的驻留时间（红色柱状图）见图2，HIPO组计划相较其余2组计划，放射源驻留时间变化波动较小，在剂量均匀性方面更具优势。

3 讨论

宫颈癌是危害全球女性健康的主要疾病之一，治疗方法多样，其中放射治疗占据着举足轻重的地位^[15-19]。后装近距离治疗作为放射治疗领域的一种特殊技术，通过直接将放射源作用于肿瘤组织，成为宫颈癌治疗策略中不可或缺的一环^[20-22]。随着计算机技术的日新月异，治疗计划的优化算法也在不断演进，为患者提供了更加精确且个性化的治疗方案。本文聚焦于宫颈癌后装近距离治疗，深入探讨GO、IPSA和HIPO3种优化方法的应用实践及其对治疗计划产生的具体影响。

在宫颈癌后装近距离治疗领域，GO、IPSA与HIPO 3种优化算法的应用已经得到了广泛的关注和研究。多项研究报道了这些算法在剂量分布、靶区覆盖和危及器官保护方面的表现^[23-26]。薛涛等^[25]的研究比较了IPSA和HIPO两种逆向优化算法在宫颈癌腔内联合组织间插植后装治疗中的剂量学差异。研究发现，HIPO优化在控制靶区V100和HI指数以及膀胱、直肠受照剂量方面有明显优势。晏川钧等^[23]的研究则进一步探讨了GO、IPSA和HIPO 3种优化算法在宫颈癌腔内联合组织间插植近距离治疗中的剂量学差异。该研究结果显示，2种逆向优化方式（IPSA和HIPO）均较正向优化（GO）耗时短，且HIPO计划可以增加靶区生物学覆盖剂量，同时减少膀胱与直肠处的最大物理或生物受照射量和正常组织并发症概率。以上结果证实了HIPO算法在宫颈癌后装近距离治疗中的优势。本研究在以往研究的基础上，进一步深入探讨了这3种算法在剂量分布均匀性、靶区覆盖充分性和危及器官保护有效性方面的表现，通过实际病例数据对比了3种算法在治疗计划中的具体应用效果，为宫颈癌后装近距离治疗计划提供了科学合理的设计依据。

GO、IPSA与HIPO算法各具特色。GO作为传统正向优化方法，虽在适形性上表现良好，但其优化过程依赖物理师的经验与手动调整，耗时较长。IPSA与HIPO作为现代逆向优化算法，通过算法自动寻优，减少了人为干预，提高了优化效率^[27]。在靶区剂量分布方面，HIPO算法对复杂剂量分布的有效处理能力，使其在高剂量区覆盖上表现更佳，这对提升肿瘤控制率尤为重要，因为高剂量区的充分覆盖可以增强对肿瘤细胞的杀伤效果。同时，HIPO算法在控制靶区内冷热点方面也展现出优势，这对减少肿瘤复发、提高局部控制率同样关键。在对危及器官剂量的限制方面，研究结果显示HIPO算法和IPSA算法在减少膀胱与直肠受照射剂量上具显著优势，这可以降低治疗相关副作用，改善患者生活质量^[28-29]。

本研究虽揭示了HIPO算法在宫颈癌近距离后装治疗中的优势，但其临床应用仍面临多重挑战。首先，算法选择与应用需紧密结合患者个体状况及治疗需求，不可一概而论；其次，算法优化成效受制于治疗计划系统的性能，不同计划系统间算法实现可能存在差异；再者，临床医生与物理师对算法的理解程度与应用能力也直接影响治疗效果。因此，后续研究应聚焦于如何融合多种优化算法，设计最优治疗计划，同时加强临床医生与物理师的培训，提升其算法理解与应用能力，从而推动算法在临床实践中的有效应用。基于本研究成果，HIPO算法在靶区剂量优化、危及器官剂量控制均展现显著优势，故推荐其为宫颈癌后装近距离治疗的首选优化策略。

尽管本研究取得了一些初步成果，但仍存在一些局限性。首先，样本量相对较小，这可能限制了结果的广泛适用性和统计准确性，未来需扩大样本量以巩固研究成果。其次，治疗计划系统性能的差异可能对研究结果产生影响，不同系统间的算法设计、计算精度及优化策略差异可能导致结果不可直接比较。此外，临床医生与物理师对算法的理解和应用能力存在差异，这可能影响优化算法的实际效果。同时，本研究中患者年龄跨度大，但未将年龄作为独立影响因素考察，后续研究可进一步探索年龄对不同优化算法效果的影响以及不同年龄组别间的趋势一致性。

4 结论

本研究明确了不同优化算法在宫颈癌后装放射治疗中的实际应用价值，指明了未来研究的方向及临床应用时需留意的关键问题。综合来看，HIPO 算法在靶区剂量优化和危及器官剂量控制方面展现出显著优势，推荐作为宫颈癌后装近距离治疗的首选优化策略。

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基金资助

四川省医疗卫生与健康促进协会科研项目(KY2022SJ0377)

西南医科大学科技项目资助(2024ZKY023)