容积调强旋转放疗（volumetric-modulated arc therapy，VMAT）凭借更高的靶区剂量适形度和更短的治疗时间，得到了越来越广泛的应用。由于在VMAT计划执行过程中叶片的形状、机架旋转的速度和剂量率均在变化^[1,2]，因此VMAT技术对质控工作提出了更高的要求。为了确保VMAT计划能够准确实施，通常在治疗前会对VMAT计划进行剂量学验证，而多叶准直器（multileaf collimator，MLC）的叶片位置误差是影响剂量验证通过率的重要因素之一，王清鑫等^[3]在研究剂量验证通过率对MLC位置误差的灵敏度时发现，即使出现了高达2 mm的叶片系统误差，仍有部分VMAT计划在3%/3 mm标准下的剂量验证通过率大于90%，因此单纯依靠剂量验证通过率是否达到90%来判断VMAT计划验证是否通过，并不能确保VMAT计划得到了准确的实施，所以除了对VMAT计划进行剂量学验证之外，我们还需要增加对MLC走位精度的专门检测。考虑到电子射野影像装置（electronic portal imaging device，EPID）始终与射束方向保持垂直，避免了角度依赖性问题^[4]，以及EPID具有成像分辨率高、响应速度快、图像便于后续处理的优点，因此本研究将使用EPID检测VMAT执行过程中MLC的运动精度。1 材料与方法1.1 VMAT计划设计

在MONACO计划系统（Elekta公司，瑞典）上设计计划，将完成的计划发送给医科达 Synergy加速器。1.2 EPID图像获取

使用医科达电子射野影像装置 iViewGT和德国Heimann Imaging Software软件拍摄图像，在连续模式下生成1 024×1 024像素的16位图像，图像分辨率为4像素/毫米。1.3 EPID本底校正

EPID是电子元件，存在噪音，所以需要校正本底。将图像减去加速器不出束时采集的本底图像得到校正后的图像。1.4 EPID零位确定

在VMAT计划中叶片的位置表示该叶片相对于射束中心的偏移，因此首先要确定射束中心在图像上的坐标，即图像的零位。在有机玻璃板特定位置镶入两根相互垂直的铅丝，制成影子板，见图 1，当影子板插入治疗机机头的托盘插槽中固定时，铅丝与灯光野十字叉丝投影正好重合，然后拍摄（10×10）cm²射野的图像，图像中两根铅丝的交点即是图像的零位。

图 1 确定射束中心所用影子板 Figure 1 The Shadow plate for determining the isocenter

图选项

因重力的作用，EPID会随机架旋转产生一定的位移，因此射束中心在图像上的坐标会发生改变。为了校正偏移对叶片检测的影响，在机头上插入影子板，从机架角0°开始，每隔30°拍摄（10×10）cm²射野的图像，获得不同角度的零位坐标。以机架角0°时的零位坐标为归一点，计算出不同机架角时零位坐标的偏移，构造出偏移曲线以进行不同机架角度零位校正。1.6 叶片实际位置获取

对于拍摄到的照射野图像，美国医学物理学会协会（the American Association of Physicists in Mcedcine，AAPM）TG50推荐将50%等剂量线的位置作为叶片的位置，但EPID不同于胶片，非晶性硅固体探测器中的光电管在受照射后会捕获电荷并截留，然后缓慢释放并被随后的各祯图像所读取，这种现象称为潜影（Ghost） ^[5,6]。

由于采用连续拍摄模式，前一帧图像的潜影必然存在于下一帧图像之中，从而给下一帧图像增加了一定的剂量，使得将50%等剂量线的位置作为叶片的位置就会产生一定的误差。从图 2A中可以看到，用（5×5）cm²射野照射EPID板50 MU后，立即用（15×15）cm²射野照射并拍摄图像，图像中心区域存在因潜影引起的灰度累加，但增加的灰度远小于射野本身的灰度，射野的边缘依旧是图像中最显著的特征，且射野边缘是灰度剧烈变化的区域，满足正态分布，因此采用梯度的方法^[7]。通过计算水平方向的梯度获取沿叶片运动方向的灰度变化率，进而确定叶片的坐标，梯度计算公式如下：。

A：gray variation in the horizontal direction；B：gradient variation in the horizontal direction 图 2 射野图像梯度变化示意图 Figure 2 The sketch map of gradient change in portal image

图选项

从图 2B可以看到射野的左、右边缘分别对应最大、最小梯度的位置，将叶片的坐标减去零位的坐标就得到了叶片的位置值。

为了检测梯度算法的精度，我们通过光野辐射野一致性检测板X-LITE（Scanditronix AB公司，瑞典）对射野进行检测，确定射野左、右边缘的实际位置，再拍摄EPID片并使用梯度算法检测边缘的位置，将两者的结果进行比较以获取梯度算法的检查精度。1.7 叶片计划位置获取

首先从每帧EPID图像的信息中读取图像拍摄时所在的机架角度，如果该机架角正好处于控制点上，则可以从TPS显示的VMAT计划明细中直接获取叶片的计划位置；如果机架角处于两个控制点之间，根据计划系统用户手册显示，两个控制点之间的叶片随机架角线性变化，所以我们根据机架角以及相邻两个控制点的叶片位置，通过线性插值获取该机架角下每块叶片的计划位置，公式为：l（θ）=l_i+（θ-θ_i）/（θ_i+1-θ）×（l_i+1-l_i）其中θ_i和θ_i+1分别是相邻两个控制点的机架角，l_i和l_i+1是叶片的位置，θ和l（θ）表示θ_i和θ_i+1之间的任意角度和叶片对应的位置。如果叶片的实际位置和计划位置之差小于误差允许值，则该叶片通过。一般情况下要求叶片的位置偏差在1 mm以内^[8]，因此误差允许值设置为1 mm。1.8 计划通过率计算

将图像中检测通过的总叶片数除以参与射野的总叶片数得到计划通过率，并将叶片检测的通过率与二维电离室矩阵MatriXX（IBA公司，比利时）在3%/3mm标准下Gamma分析的剂量验证通过率^[9]进行比对，判断两者是否存在关联。1.9 病例的选择

由于鼻咽癌靶区复杂，周围正常器官较多，且耐受量受到严格限制，因此鼻咽癌计划复杂程度较高，叶片有时需要以很快或很慢的速度频繁移动，对叶片运动的精确性要求更高，于是随机选择了8例鼻咽癌进行叶片到位检测。1.10 软件实现

EPID图像的处理和计算均通过MAT L A B R2008a编程实现。1.11 统计学方法

数据用（x±s）形式表示，采用SPSS11.0软件进行统计学分析。2 结果

2.1 EPID零位随机架旋转偏移曲线

采集得到偏移曲线见图 3。经过持续观测，发现这条曲线在一个月内的最大变化不到0.3 mm，但当时间超过3月时曲线的最大变化能够达到1 mm，见图 4，因此我们建议每月测量一次偏移曲线。

X direction is horizontal direction of the image,and Y direction is vertical direction of the image 图 3 零位随机架旋转偏移曲线 Figure 3 The curves of zero position in response to rotation of the gantry

图选项

图 4 曲线最大偏移随时间变化曲线 Figure 4 The curves of maximum deviation changed over time

图选项

检测出梯度算法精度达到（0.29±0.15）mm，见表 1，满足叶片检测工作对算法精度的要求。

表 1 矩形野射野边缘的检测 Table 1 The detection of rectangle field’s edge

表选项

1例鼻咽癌患者的VMAT计划的剂量验证通过率是95.7%，采用本实验方法在误差允许值为1 mm时的叶片验证通过率是93.1%。该患者各帧图像中未检测通过的叶片数目及图像拍摄时所在的机架角见图 5。全部8例鼻咽癌的检测结果见表 2。叶片通过率随剂量验证通过率变化曲线见图 6。

表 2 剂量检测和叶片检测的分析结果 Table 2 The analysis result of dosimetric and leaf’s position verification

表选项

图 5 未通过叶片的数目及其所在机架角示意图 Figure 5 The sketch map of failed leaves number and its gantry angle

图选项

图 6 叶片通过率随剂量验证通过率变化曲线 Figure 6 The curve of pass rate of leaf’s position verification as the pass rate of dose verification change

图选项

对VMAT计划的质控研究主要集中在通过MapCHECK、MatriXX、Delta4、ArcCHECK等验证设备进行的剂量验证上^[10,11]，但剂量验证的通过率对微小的MLC误差并不敏感^[12]，因此只做剂量学验证，无法确保VMAT计划得到准确的实施，还需要增加对MLC的专门检测。

Litzenberg等^[13]通过加速器生成的动态日志文件获取治疗过程中叶片的位置值，并与计划文件中的叶片位置值进行比较，得到叶片的到位误差。由于动态日志文件是瓦里安加速器每隔50 ms记录一次的叶片位置瞬时数字显示值^[14]，所以这种检测方法有效的前提是叶片的实际位置值和数字显示值必须一致，而当两者不一致时，日志文件将无法反映叶片的实际位置，此时借助日志文件无法检测出叶片实际的到位误差。Bskhtiari等^[15]通过瓦里安aS1000 EPID及其自带软件拍摄图像，将图像中38%的等剂量线位置与计划中的叶片位置进行比较，获取叶片的走位精度。这种检测方法是通过EPID图像获取叶片的实际位置，叶片检测精度不受叶片位置数字显示值是否准确的影响，但受等剂量线选择的影响较大，不同的等剂量线对应的叶片位置是完全不同的，因此如果成像条件发生改变，38%的等剂量线检测叶片不一定仍然适用。本实验方法克服了以上两种方法的不足，通过EPID拍摄图像并借助梯度算法获取叶片的实际位置，不仅跳过了合适等剂量线如何选取的问题，还克服了潜影对叶片检测的干扰，提高了叶片检测的精度。

从表 2中可以看到8例VMAT计划都存在不同程度的叶片到位误差，其中病例5的叶片通过率低至83.5%，但在3%/3 mm标准下的剂量验证通过率均大于90%，都通过了剂量验证，这说明仅仅依靠剂量验证达到90%，并不能确保叶片的走位精度。从图 6可以看到剂量验证的通过率和叶片通过率具有关联，但两者关联并不呈线性。当剂量验证通过率高于94%，叶片通过率也较高，均超过了90%，且叶片通过率随剂量验证通过率变化较为平稳，这说明剂量验证通过率较高时，叶片运动的整体到位精度也必然较好；但当剂量验证的通过率低于94%时，叶片验证的通过率都会随剂量验证通过率急剧下降，表明叶片出现不到位的次数大幅增加，因此对于剂量验证通过率低于94%的调强计划，必须进行叶片的到位检测，并对检测结果进行分析，如果叶片整体往一个方向偏，则表明叶片出现了系统误差，这时就需要进行加速器MLC的质控^[16]；如果只是个别叶片出现了到位偏差，则根据未通过叶片所在的机架角范围，在计划系统上查看此机架范围内的调强计划是否存在小野过多、叶片运动过于复杂等情况，然后将VMAT计划在TPS上重新调整，并再次进行叶片到位验证。

综上所述，本研究使用EPID成功检测了VMAT计划的叶片到位精度，它将与其他验证手段一起，让我们从多角度、多方面检测VMAT计划，更好地确保旋转调强治疗的安全和疗效。