不同病种IMRT计划验证通过率差异分析要点
病种数据统计分析
病种数据统计分析引言概述：病种数据统计分析是医疗领域中非常重要的一项工作，通过对不同病种的数据进行统计分析，可以帮助医疗机构更好地了解疾病的流行情况、患者的特点以及治疗效果。
本文将从病种数据的收集、分析方法、结果解读、应用价值和未来发展等方面进行详细介绍。
一、病种数据的收集1.1 医疗机构内部数据收集：医院、诊所等医疗机构可以通过电子病历系统、医保系统等收集患者的病种信息。
1.2 疾病监测系统数据收集：卫生部门建立的疾病监测系统可以收集全国各地的病种数据，为疾病防控提供重要参考。
1.3 科研机构数据收集：科研机构可以通过临床试验、流行病学调查等方式收集病种数据，用于科研和学术研究。
二、病种数据的分析方法2.1 描述性统计分析：对病种数据进行描述性统计，包括病例数、患者年龄、性别比例等，了解病种的基本情况。
2.2 比较分析：比较不同病种在不同人群中的发病率、治疗效果等，找出病种之间的差异。
2.3 关联分析：通过相关性分析等方法，探讨病种之间的关联性，为疾病防控提供参考。
三、病种数据的结果解读3.1 发现疾病流行趋势：通过数据分析可以发现疾病的流行趋势，及时采取预防措施。
3.2 发现患者特点：分析病种数据可以了解患者的特点，为个性化治疗提供依据。
3.3 评估治疗效果：通过数据分析可以评估不同治疗方法的效果，指导临床实践。
四、病种数据的应用价值4.1 指导疾病防控：病种数据分析可以指导疾病的防控工作，提高疾病防治水平。
4.2 优化医疗资源分配：通过病种数据分析可以了解患者需求，优化医疗资源的分配。
4.3 促进医学科研发展：病种数据分析为医学科研提供了丰富的数据支持，促进医学科研的发展。
五、病种数据统计分析的未来发展5.1 大数据技术的应用：随着大数据技术的发展，病种数据的收集和分析将更加高效和精准。
5.2 人工智能的应用：人工智能技术的应用将为病种数据的分析提供更多可能性，提高数据分析的水平。
5.3 跨学科合作：未来病种数据的统计分析需要跨学科合作，整合医学、统计学、计算机等多方面的专业知识，推动病种数据分析的发展。
VMAT计划验证的对比
VMAT计划的常规验证与胶片验证 的区别
VMAT计划的特殊性
VMAT是通过弧形多角度的放疗方式，可以对机架的旋转 速度，MLC的移动速度，及剂量率同事进行调整。 因为VMAT计划是在旋转中输出MU，所以IMRT计划验证 所采用的单野注量验证方法并不适用于旋转治疗的验证。 所以我们现有的验证VMAT的常用方法有放射性胶片、放 射性铬胶片、二维平面与三维的半导体矩阵。 本次我们对比的是EDR2慢感光胶片与三维半导体矩阵 ArcCheck在鼻咽癌VMAT剂量验证中的应用。
IMRT于VMAT在鼻咽癌中 区别对比及胶片验证与常规 验证差异
一、IMRT与VMAT在鼻咽癌计划中在同等 参数、同等计量条件下的对比区别及计量 验证
二、VMAT鼻咽癌计划使用常规验证与胶片 验证的区别
IMRT与VMAT计划的对比
对8位鼻咽癌患者，分别设计了7野IMRT计 划，单弧与双弧VMAT计划，比较分析各计 划参数，并对各计划进行治疗前的剂量验 证
需要强调的是完整的VMAT治疗方 案还有待开发，还没有专门的 VMAT治疗的质量保证协议，目前 VMAT治疗的主要依据还是根据美 国医学物理师协会的（AAPM）的 119号工作组报告（TG119）。
所有病例为最大程度减少人为和机械误差军采用上述参数在IMRT、 VMAT单弧及双弧计划中进行设置计算，得到的数据RT计划、第二列为单弧VMAT计划、第三列为双弧VMAT 计划
结合前两张图片可以看出： 1、IMRT计划95%的区域可以很好的包括靶区， 但范围过大，大量正常组织也被笼罩。 2、单弧VMAT95%计量曲线比较紧贴靶区， 正常组织有少量出现在曲线范围内，但有 部分靶区被牺牲了。 3、双弧VMAT95%计量曲线与IMRT计划基本 相似，能基本囊括靶区，兼顾了单弧VMAT 中最正常组织的保护。
病种数据统计分析
病种数据统计分析引言概述：随着医疗技术的不断进步和医疗信息化的推进，病种数据统计分析在医疗领域中扮演着重要的角色。
通过对病种数据的统计分析，可以帮助医疗机构更好地了解疾病的发展趋势、病情分布以及治疗效果等信息，为医疗决策提供科学依据。
本文将从数据收集、数据清洗、数据分析、数据可视化和数据应用五个方面，详细阐述病种数据统计分析的相关内容。
一、数据收集：1.1 临床数据收集：医疗机构可以通过电子病历系统或纸质病历记录患者的基本信息、病情描述、检查结果、治疗方案等数据。
这些数据是进行病种数据统计分析的基础。
1.2 医保数据收集：医保机构可以提供医疗机构的医保数据，包括患者的就诊次数、费用明细、医保支付金额等信息。
这些数据可以用于病种费用统计和医保支付水平的分析。
1.3 科研数据收集：科研机构可以通过临床试验、流行病学调查等方式收集患者的病种相关数据，如病因、发病率、病程等。
这些数据可以用于病种研究和预测模型的构建。
二、数据清洗：2.1 数据去重：在数据收集过程中，可能会存在重复记录的情况，需要进行数据去重处理，确保每个患者只有一条记录。
2.2 缺失值处理：有些数据可能存在缺失值，需要进行缺失值处理，如删除缺失值、插补缺失值等，确保数据的完整性和准确性。
2.3 异常值处理：数据中可能存在异常值，如超过正常范围的数值或逻辑错误的数值，需要进行异常值处理，如删除异常值、修正异常值等，确保数据的可靠性和准确性。
三、数据分析：3.1 描述性统计分析：通过计算病种的基本统计量，如均值、中位数、标准差等，可以了解病种的基本特征和分布情况。
3.2 关联性分析：通过计算病种之间的相关系数或协方差，可以了解不同病种之间的关联程度，为病种的诊断和治疗提供参考。
3.3 时间序列分析：通过对病种数据的时间趋势进行分析，可以了解病种的发展趋势和季节性变化，为病种的预测和干预提供依据。
四、数据可视化：4.1 柱状图和饼图：通过绘制病种的发病率和病程分布的柱状图和饼图，可以直观地展示病种的分布情况和比例关系。
病种数据统计分析
病种数据统计分析引言概述：病种数据统计分析是一种重要的医学研究方法，通过对大量病例数据的收集和分析，可以揭示疾病的流行趋势、发病原因以及治疗效果等信息。
本文将从五个方面详细介绍病种数据统计分析的内容和方法。
一、数据收集1.1 病例选择：选择具有代表性的病例，包括不同性别、年龄、病情严重程度等因素的患者。
1.2 数据来源：从医院、研究机构或者医疗保险数据库中获取病例数据，确保数据的可靠性和完整性。
1.3 数据整理：对收集到的数据进行整理和清洗，包括去除重复数据、填补缺失值等处理。
二、数据描述统计2.1 频数分析：统计每个病种的发病次数，了解疾病的流行情况。
2.2 平均数分析：计算病例的平均年龄、平均住院天数等指标，揭示疾病的特点。
2.3 分布分析：绘制病种的年龄分布、性别分布等图表，发现潜在的风险因素。
三、相关性分析3.1 相关系数：计算不同变量之间的相关系数，如疾病发病率与环境因素的相关性，探索疾病的影响因素。
3.2 回归分析：建立回归模型，预测疾病的发病风险，评估不同因素对疾病发展的影响程度。
3.3 交叉分析：对病例数据进行交叉分析，探索不同因素之间的关系，如年龄与病情严重程度的关系。
四、统计推断4.1 假设检验：对病例数据进行假设检验，判断疾病的发病率是否存在显著差异。
4.2 置信区间：计算疾病发病率的置信区间，评估统计结果的可靠性。
4.3 方差分析：对多个组别的病例数据进行方差分析，比较不同组别之间的差异。
五、数据可视化5.1 条形图：用条形图展示不同病种的发病次数，直观了解疾病的流行情况。
5.2 折线图：通过折线图展示疾病发病率的变化趋势，发现疾病的高发季节或周期。
5.3 散点图：绘制散点图展示两个变量之间的关系，如年龄与病情严重程度的关系。
结论：病种数据统计分析是一种重要的医学研究方法，通过数据的收集、描述统计、相关性分析、统计推断和数据可视化等步骤，可以揭示疾病的流行趋势、发病原因以及治疗效果等信息，为医学研究和临床实践提供科学依据。
IMRT和VMAT在全脑放射治疗中靶区及重要危及器官剂量差异研究
IMRT和VMAT在全脑放射治疗中靶区及重要危及器官剂量差异研究【摘要】目的：对比IMRT和VMAT在全脑放射治疗中靶区及重要危及器官剂量差异。
方法：选取我院收治的80例性全脑放射治疗者进行研究，根据放疗技术的不同将患者分为两组，对照组40例，采用IMRT技术治疗，观察组40例，采用VMAT技术治疗，对两组的治疗情况进行对比。
结果：两组患者均匀性指数（HI）、适度性指数（CI）、靶区体积对比均存在明显差异（p<0.05）；两组患者重要危及器官[眼球、视路神经、晶体、晶体外放3mm（Prv）]剂量差异均无统计学意义（p>0.05）。
结论：在全脑放射治疗中VMAT放疗技术的应用效果更理想，可推广使用。
【关键词】全脑放射治疗；IMRT；VMAT全脑放射治疗是临床上治疗多种危重疾病的常用手段，其中调强放射治疗（intensity modulated radiation therapy，IMRT）和容积调强弧形放疗（Volumetric modulaed arc therapy，VMAT）则是目前临床上常用的两种放疗手段[1]。
但目前临床上对于两种放疗技术在剂量分布方面的比较较少，为此本研究就以收治的80例全脑放射治疗患者为依据，对IMRT与IMRT技术的剂量分布情况进行比较，现报告如下：1资料与方法1.1临床资料选取我院自2020年1月到2022年6月期间收治的80例行全脑放射治疗患者为研究对象；纳入标准：（1）患者均同意研究，签署知情同意书；（2）患者均经病理检查确诊为颅内肿瘤；（3）患者基本资料完整；排除标准：（1）排除合并严重肝肾功障碍者；（2）排除有其他部位肿瘤者；（3）排除有放疗禁忌症者。
根据放疗技术的不同将患者分为两组，对照组40例，其中男23例，女17例，年龄16-49岁，平均（25.98±2.11）岁；观察组40例，其中男24例，女16例，年龄15-48岁，平均（26.11±2.14）岁；两组一般资料保持同质性（p>0.05），可比较。
病种数据统计分析
病种数据统计分析一、引言病种数据统计分析是指通过采集、整理和分析疾病相关数据，以了解特定病种的发病情况、分布特点、风险因素等信息。
这些数据分析结果可以为医疗机构、公共卫生部门和疾病研究机构提供重要的参考依据，用于制定预防措施、改善医疗服务和推动疾病研究。
二、数据采集1. 数据来源病种数据可以从多个渠道采集，如医疗机构、公共卫生部门、疾病监测系统等。
医疗机构的数据可以通过电子病历系统、医院信息管理系统等获取，公共卫生部门的数据可以通过疾病报告系统、健康档案等获取，疾病监测系统的数据可以通过定期的调查和监测活动获取。
2. 数据类型病种数据可以包括以下类型：- 发病人数：记录每种病种的发病人数，可以按年份、地区、性别、年龄等维度进行统计。
- 发病率：以一定的人口数为基数，计算每种病种的发病率，可以反映不同病种的流行程度。
- 死亡人数：记录每种病种的死亡人数，可以按年份、地区、性别、年龄等维度进行统计。
- 死亡率：以一定的人口数为基数，计算每种病种的死亡率，可以反映不同病种的致死风险。
- 治愈率：记录每种病种的治愈人数与总发病人数的比例，可以评估不同病种的治疗效果。
- 复发率：记录每种病种的复发人数与总治愈人数的比例，可以评估不同病种的复发情况。
三、数据分析1. 描述性分析通过对病种数据进行描述性分析，可以了解病种的基本情况和分布特点。
可以计算每种病种的总发病人数、总死亡人数、总治愈人数等，以及各个维度上的发病人数、死亡人数、治愈人数等。
可以绘制柱状图、饼图、折线图等图表，直观地展示病种数据的分布情况。
2. 关联分析通过对病种数据进行关联分析，可以探索病种之间的关系和风险因素。
可以计算不同病种之间的相关系数，评估它们之间的相关性。
可以使用回归分析等方法，探索与病种发病率、死亡率等相关的因素，如年龄、性别、地区、生活习惯等。
3. 时间序列分析通过对病种数据进行时间序列分析，可以了解病种的发展趋势和周期性变化。
基于正交双层光栅的调强放射治疗临床应用
引言射束适形在提高放射治疗的准确性、效率和质量方面起着核心作用。
多叶准直器（Multi-leaf Collimator，MLC）在放射治疗已有三十多年的应用，是实现调强放射治疗（Intensity Modulated Radiotherapy，IMRT）的重要设备。
IMRT是目前放射治疗的主流技术手段，主要应用方式之一为动态调强，其主要特征是叶片运动过程中，射线一直处于出束状态，通过叶片的连续运动实现射野内的剂量调制[1]，动态调强多采用滑窗技术，推动了动态调强在临床上的应用[2-4]。
对于IMRT技术，传递给肿瘤靶区的剂量对于MLC叶片位置的精确性和穿透性非常敏感。
设计良好的MLC应具备特点是：叶片透射低，凹凸槽效应小，半影小，叶片定位准确，速度更快[5-8]。
因此，MLC的设计与控制在不断地改进，其叶片运动速度越来越快，叶片越来越薄，近年来还出现了多层的MLC设计，其目的均在于进一步提高放射治疗的效率与精度。
例如瓦里安公司于2017年发布了HalcyonTM系统配置了平行双层多叶光栅，这种设计能提供快速的光束调制，并可大幅减少MLC叶片之间的漏射[9]。
VenusX加速器作为一款国产多模态智能医用直线加速器，不同于传统加速器的机械结构，其严格的安装与调试过程能够保证各项参数指标达到验收标准。
最终验收结果表明其设备安全性、精确性和有效性均符合国家相关标准并满足临床要求。
该加速器采用了独特的正交双层光栅设基于正交双层光栅的调强放射治疗临床应用陈高翔，解传滨，戴相昆，申红峰，俞伟，刘彦立，曲宝林中国人民解放军总医院第一医学中心放射治疗科，北京 100853[摘 要] 目的 分析基于Venus X国产加速器正交双层光栅动态调强计划在临床应用中的剂量学，探讨正交双层光栅在放射治疗临床应用中的优势。
方法 回顾性选取42例已完成单层光栅临床治疗的肿瘤患者，比较分别基于单层光栅与正交双层光栅的动态调强治疗计划，分析其剂量学差异。
病种数据统计分析
病种数据统计分析引言概述：病种数据统计分析是一种重要的方法，用于研究不同疾病在人群中的发病情况、趋势和影响因素。
通过对病种数据的统计分析，可以深入了解疾病的流行状况，为公共卫生决策提供科学依据。
本文将从五个方面介绍病种数据统计分析的内容和方法。
一、病种数据的收集与整理1.1 病种数据的来源：病种数据可以从医疗机构、疾病监测系统、健康调查等多个渠道获得。
医疗机构的病历记录、疾病监测系统的报告和健康调查的问卷调查都是重要的数据来源。
1.2 病种数据的整理：病种数据的整理包括数据清洗、数据编码和数据格式转换等步骤。
数据清洗是为了去除错误、缺失和异常值，确保数据的质量。
数据编码是将病种数据按照统一的分类标准进行编码，方便后续的分析和比较。
数据格式转换是将原始数据转换为适合统计分析的格式，如将文本数据转换为数值数据。
二、病种数据的描述统计分析2.1 病种数据的基本特征：描述统计分析是对病种数据的基本特征进行总结和描述。
常用的描述统计指标包括平均数、中位数、标准差、最大值和最小值等。
这些指标可以帮助我们了解病种数据的集中趋势、离散程度和分布情况。
2.2 病种数据的分组分析：分组分析是将病种数据按照某种特征进行分组，并对各组之间的差异进行比较。
常用的分组变量包括性别、年龄、地区等。
通过分组分析，我们可以发现不同人群之间的病种发病差异，为疾病的防控措施提供依据。
2.3 病种数据的时间序列分析：时间序列分析是对病种数据随时间变化的趋势进行分析。
通过绘制时间序列图、计算趋势指标和周期指标，我们可以了解病种的季节性变化、长期趋势和周期性变动，为疾病的预测和预警提供支持。
三、病种数据的关联分析3.1 病种数据的相关性分析：相关性分析是研究病种数据之间的相关关系。
通过计算相关系数，我们可以判断病种之间的相关性强弱和方向。
相关性分析可以帮助我们了解病种之间的关联程度，为疾病的综合防控提供指导。
3.2 病种数据的回归分析：回归分析是研究病种数据与影响因素之间的关系。
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㊃物理㊃生物㊃技术㊃不同病种ＩＭＲＴ计划验证通过率差异分析王勇李俊萍张玲玲王开铭蔡文杰３６２０００福建医科大学附属泉州第一医院放疗科ＤＯＩ：１０．３７６０／ｃｍａ．ｊ．ｉｓｓｎ．１００４⁃４２２１．２０１７．０１．０１１ʌ摘要ɔ目的研究不同病种ＩＭＲＴ计划通过率之间差异性及在确定通过率阀值的应用㊂方法连续选取已验证过的食管癌㊁鼻咽癌㊁乳腺癌㊁宫颈癌㊁肺癌ＩＭＲＴ计划各３５例，使用一维方差分析方法检验通过率差异性㊂分析采用单一通过率阀值检验各种ＩＭＲＴ计划，并依据正态分布规律计算不同肿瘤ＩＭＲＴ计划验证通过率阈值㊂结果５组数据的组间平均值差异有统计学意义（Ｆ＝３５.８３，Ｐ＜０.０１），其中鼻咽癌组与其他四组之间统计结果均为Ｐ＝０.０００；乳腺癌组与食管癌组㊁肺癌组之间统计结果分别为Ｐ＝０.００１㊁Ｐ＝０.０３３㊂使用单一阀值检验所有计划是不合适的，应使用各自阀值，各组阀值计算结果分别为９３.３７％㊁８９.３４％㊁９７.６８％㊁９５.９９％㊁９５.４２％㊂结论不同病种计划应使用不同阀值，正态分布规律可以计算各自阀值㊂ʌ关键词ɔ调强放疗计划； 剂量验证； 质量控制ＴｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓａｍｏｎｇｔｈｅｐａｓｓｒａｔｅｏｆｉｎｔｅｎｓｉｔｙｍｏｄｕｌａｔｅｄｒａｄｉａｔｉｏｎｔｈｅｒａｐｙｐｌａｎｎｉｎｇｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｕｍｏｒｓＷａｎｇＹｏｎｇ，ＬｉＪｕｎｐｉｎｇ，ＺｈａｎｇＬｉｎｇｌｉｎｇ，ＷａｎｇＫａｉｍｉｎｇ，ＣａｉＷｅｎｊｉｅＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＲａｄｉｏｔｈｅｒａｐｙ，ＱｕａｎｚｈｏｕＦｉｒｓｔＨｏｓｐｉｔａｌｏｆＦｕｊｉａｎＭｅｄｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０００，ＣｈｉｎａʌＡｂｓｔｒａｃｔɔ ＯｂｊｅｃｔｉｖｅＴｏｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｉｎｔｈｅｐａｓｓｒａｔｅｏｆｉｎｔｅｎｓｉｔｙ⁃ｍｏｄｕｌａｔｅｄｒａｄｉａｔｉｏｎｔｈｅｒａｐｙ（ＩＭＲＴ）ｐｌａｎｎｉｎｇｉｎｐａｔｉｅｎｔｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｕｍｏｒｓａｎｄｉｔｓｖａｌｕｅｉｎｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇｐａｓｓｒａｔｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓ．ＭｅｔｈｏｄｓＡｔｏｔａｌｏｆ３５ｖｅｒｉｆｉｅｄＩＭＲＴｐｌａｎｓｆｏｒｅａｃｈｏｆｅｓｏｐｈａｇｅａｌｃａｎｃｅｒ，ｎａｓｏｐｈａｒｙｎｇｅａｌｃａｒｃｉｎｏｍａ，ｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒ，ｃｅｒｖｉｃａｌｃａｎｃｅｒ，ａｎｄｌｕｎｇｃａｎｃｅｒｗｅｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄｃｏｎｓｅｃｕｔｉｖｅｌｙ，ａｎｄａｏｎｅ⁃ｗａｙａｎａｌｙｓｉｓｏｆｖａｒｉａｎｃｅｗａｓｕｓｅｄｔｏｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｉｎｐａｓｓｒａｔｅ．ＡｓｉｎｇｌｅｐａｓｓｒａｔｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｗａｓｕｓｅｄｔｏｔｅｓｔａｌｌＩＭＲＴｐｌａｎｓ，ａｎｄｔｈｅｐａｓｓｒａｔｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｏｆＩＭＲＴｐｌａｎｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｕｍｏｒｓｗｅｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄｂａｓｅｄｏｎｎｏｒｍａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｌａｗ．ＲｅｓｕｌｔｓＴｈｅｒｅｗａｓａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｉｎｔｈｅｍｅａｎｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅ５ｇｒｏｕｐｓｏｆｄａｔａ（Ｆ＝３５.８３，Ｐ＜０.０１），ａｎｄｔｈｅｒｅｗａｓａｌｓｏａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎａｎｙｔｗｏｇｒｏｕｐｓ（Ｐ＝０.０００）．Ｔｈｅｒｅｗｅｒｅｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｌｙｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｂｅｔｗｅｅｎｎａｓｏｐｈａｒｙｎｇｅａｌｃａｒｃｉｎｏｍａｇｒｏｕｐａｎｄｏｔｈｅｒｆｏｕｒｇｒｏｕｐｓ（Ｐ＝０.０００）．Ｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｗａｓｎｏｔｏｎｌｙｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｇｒｏｕｐａｎｄｔｈｅｅｓｏｐｈａｇｅａｌｃａｎｃｅｒｇｒｏｕｐ（Ｐ＝０.００１），ｂｕｔａｌｓｏｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｂｒｅａｓｔｃａｎｃｅｒｇｒｏｕｐａｎｄｔｈｅｌｕｎｇｃａｎｃｅｒｇｒｏｕｐ（Ｐ＝０.０３３）．Ｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄｒｅｓｕｌｔｓｏｆｅａｃｈｔｈｒｅｓｈｏｌｄｗｅｒｅ９３.３７％，８９.３４％，９７.６８％，９５.９９％，ａｎｄ９５.４２％，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．ＣｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓＤｉｆｆｅｒｅｎｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｓｈｏｕｌｄｂｅｕｓｅｄｆｏｒＩＭＲＴｐｌａｎｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｕｍｏｒｓ，ａｎｄｔｈｅｎｏｒｍａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｌａｗｃａｎｂｅｕｓｅｄｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄ．ʌＫｅｙｗｏｒｄｓɔ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙｍｏｄｕｌａｔｅｄｒａｄｉａｔｉｏｎｔｈｅｒａｐｙｐｌａｎｎｉｎｇ； Ｄｏｓｅｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ； Ｑｕａｌｉｔｙｃｏｎｔｒｏｌ为了确保ＩＭＲＴ剂量的安全性，ＩＭＲＴ计划的验证工作已成为质量控制的关键环节［１］㊂一般做法是将不同病种ＩＭＲＴ计划的验证测量结果与单一通过率阀值（如９０％或９５％等）进行比较，以比较结果来判断该计划可行性㊂这种方法虽然便于应用，但可能忽视了一个问题，即不同病种ＩＭＲＴ计划通过率之间差异性是否具有统计学意义（如食管癌㊁鼻咽癌㊁乳腺癌㊁肺癌㊁宫颈癌等计划的通过率之间）；如果有统计学意义，是否应选用不同的通过率阀值㊂笔者对本单位一些计划测量结果进行了详细回顾性分析，研究了不同类型肿瘤ＩＭＲＴ计划验证阈值选择的差异㊂材料与方法１．病例选取：从２０１４年１月到２０１５年６月连续选取我科食管癌㊁鼻咽癌㊁乳腺癌㊁宫颈癌㊁肺癌病种ＩＭＲＴ计划各３５例，所有计划均使用６ＭＶＸ线，动态调强技术㊂食管癌患者中男２７例㊁女８例，年龄４２ ７３岁（中位数５２岁），均使用５个野，２４例为同步推量照射㊂鼻咽癌患者中男２７例㊁女８例，年龄２２ ７３岁（中位数５４岁），均７个野同步推量㊂乳腺癌患者均为女性，年龄３２ ６０岁（中位数４９岁），均为术后万方数据４个野，１９例左侧乳腺癌，１６例右侧乳腺癌㊂宫颈癌患者均为女性，年龄３９ ７６岁（中位数５７岁），均使用５个野，９例为同步推量㊂肺癌患者中男２７例㊁女８例，年龄５０ ７４岁（中位数６６岁），２７例５个野计划，８例４个野计划，共１０例为同步推量㊂２．使用设备：治疗机为瓦里安２３００ＥＸ型直线加速器，ＴＰＳ为ＥＣＬＩＰＳＥ８.６㊂验证治疗计划时使用二维探测矩阵（型号ＭＡＰＣＨＥＣＫ１１７５，ＳＵＮＣＬＥＡＲ公司）及固体水模体（型号ＳＰ３４，ＩＢＡ公司）㊂３．测量验证方法：每次验证前将治疗机架置于０ʎ，ＭＡＰＣＨＥＣＫ１１７５上放置３ｃｍ固体水，使用１０ｃｍˑ１０ｃｍ照射野进行剂量校准，以减小治疗机输出剂量的变化对测量结果的影响㊂验证时使用合成野剂量分布与ＴＰＳ计算结果对比，采用３ｍｍ／３％标准Ｇａｍｍａ分析法，通过率阀值选用９０％［２⁃６］㊂４．统计方法：采用ＳＰＳＳ１７.０软件一维方差分析法分析５个组验证通过率间差异，依据正态分布规律分析不同肿瘤的ＩＭＲＴ计划验证通过率，进而选取合理的通过率阈值［７⁃８］㊂Ｐ＜０.０５为差异有统计学意义㊂结果５个组验证平均通过率分别为宫颈癌９８.３２％（９５％ＣＩ＝９７．８４％ ９８.８１％）㊁乳腺癌９８.９５％（９５％ＣＩ＝９８．６９％ ９９.２２％）㊁食管癌９７.２３％（９５％ＣＩ＝９６．４２％ ９８.０３％）㊁肺癌９８.０５％（９５％ＣＩ＝９７．５１％ ９８.６０％）㊁鼻咽癌９４.００７％（９５％ＣＩ＝９３．０３％ ９４.９７％），其自大而小依次为乳腺癌㊁宫颈癌㊁肺癌㊁食管癌㊁鼻咽癌㊂经检验５个组数据均符合正态分布，组间平均值在总体上存在显著性差异（Ｆ＝３５.８３，Ｐ＜０.０１），两两比较结果为鼻咽癌组与其他４个组通过率间差异有统计学意义（四组统计结果均为Ｐ＝０.０００）；乳腺癌组与食管癌组㊁肺癌组间差异也有统计学意义（Ｐ＝０.００１㊁Ｐ＝０.０３３）；详见表１㊂表１５种癌症通过率数据两两比较Ｐ值表项目宫颈癌乳腺癌食管癌肺癌鼻咽癌宫颈癌－０．１５６０．１３９０．９４５０．０００乳腺癌０．１５６－０．００１０．０３３０．０００食管癌０．１３９０．００１－０．４２５０．０００肺癌０．９４５０．０３３０．４２５－０．０００鼻咽癌０．００００．００００．００００．０００－讨论本研究５个组数据间的差异均有统计学意义，可能与每组治疗计划复杂程度有关［９］，这种复杂程度集中体现在ＭＬＣ运动过程中㊂因为验证所有ＩＭＲＴ计划时使用同台加速器㊁ＭＡＰＣＨＥＣＫ㊁ＴＰＳ㊁固体水模体，相同射线㊁出束方式㊁机架角度㊁验证方法，除各设备自身产生误差及人为因素外唯一差别较明显的是每种计划ＭＬＣ运动过程的复杂性㊂这种复杂性可能是多方面原因引起，从每种计划设计要素分析应包括靶区部位㊁靶区内部组织结构㊁靶区周边正常组织㊁不同部位及组织剂量体积条件㊁照射野数量㊁计划设计方法等㊂５个组通过率平均值中鼻咽癌组最低，乳腺癌组最高，其他３个组居中㊂对比鼻咽癌㊁乳腺癌以及其他３个组计划上述几方面特点就能说明这种相关性㊂如果这种差异性是由不同病种计划的自身特征引起的，那么在确定通过率阀值时应以各自特征为参考㊂目前，常用验证方法中多选用单一阀值检验所有ＩＭＲＴ计划通过率，这与本研究结果相悖㊂不妨用正态分布规律来分析鼻咽癌和乳腺癌两组数据，当使用９０％为阀值时，相当于通过率＜９０％计划属于异常计划，如果用鼻咽癌组平均值及标准差表示该阀值，则结果为ｘ－１.４１ｓ，查正态分布表可知该组中异常计划所占比例约为７.７％；而用乳腺癌组平均值及标准差表示该阀值，则结果为ｘ－１１.６２ｓ，查表可知异常计划所占比例约为０.０％，即便用９５％作为阀值其表示结果为ｘ－５.１３ｓ，异常计划所占比例仍＜０.００１％㊂这说明即使该组中存在异常计划，其通过率也很少会＜９０％或＜９５％，选用９０％或９５％作为乳腺癌组的通过率阀值是不合适的㊂如果根据各组数据自身特征值选用各自通过率阀值，可以避免这种情况，不妨用ｘ－１.６４５ｓ表示各组阀值，则相应数值依次为乳腺癌组（９７.６８％）㊁宫颈癌组（９６.００％）㊁肺癌组（９５.４３５％）㊁食管癌组（９３.３７％）㊁鼻咽癌组（８９.３５％），每组异常计划所占比例约为５％㊂也可根据各组具体情况选用不同阀值表达方式，如ｘ－１.２８ｓ㊁ｘ－２.３３ｓ等，此时虽然每组中异常计划所占比例不同，但每组都有异常计划被检出，这样可提高检验工作效率及可靠性㊂５个组数据中鼻咽癌组阀值最低（８９.３５％，以ｘ－１.６４５ｓ表示），该值与平常所用的通过率阀值９０％接近㊂上述方法虽然为不同病种计划选用不同阀值提供了计算方法，但在实际应用中仍应尊重日常测量经验㊂当一计划通过率低于最低阀值时必须对计划作相应调整，重新验证或放弃使用ＩＭＲＴ技术㊂上述方法是以过去一段时间的计划通过率为依据验万方数据证以后的新计划，由于靶区勾画㊁设计方法等方面的不断改进可能会对原有阀值产生一定影响，所以根据实际情况定期修正各组阀值是有必要的㊂此外，应注重各种相关设备的质量控制，确保测量结果的准确性㊂总之，不同病种计划通过率间差异有统计学意义，这种情况为ＩＭＲＴ计划验证阈值的合理选择提供了依据；使用正态分布规律确定各种计划的通过率阀值进一步提高了验证工作的质量控制水平㊂志谢上海中山医院放疗科张建英物理师所给予的建议㊁支持和帮助参考文献［１］ＮｅｌｍｓＢＥ，ＳｉｍｏｎＪＡ．ＡｓｕｒｖｅｙｏｎｐｌａｎａｒＩＭＲＴＱＡａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．ＪＡｐｐｌＣｌｉｎＭｅｄＰｈｙｓ，２００７，１７（３）：７６⁃９０．［２］ＪｕｒｓｉｎｉｃＰＡ，ＮｅｌｍｓＢＥ．Ａ２⁃Ｄｄｉｏｄｅａｒｒａｙａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｓｏｆｔｗａｒｅｆｏｒｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｎｓｉｔｙｍｏｄｕｌａｔｅｄｒａｄｉａｔｉｏｎｔｈｅｒａｐｙｄｅｌｉｖｅｒｙ［Ｊ］．ＭｅｄＰｈｙｓ，２００３，３０（５）：８７０⁃８７９．［３］ＬｏｗＤＡ，ＤｅｍｐｓｅｙＪＦ．Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｇａｍｍａｘｄｏｓｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］．ＭｅｄＰｈｙｓ，２００３，３０（９）：２４５５⁃２４６４．［４］ＬｉＪＧ，ＹａｎＧ，ＬｉｕＣ．ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｗｏｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｄｅｔｅｃｔｏｒａｒｒａｙｓｆｏｒＩＭＲＴｑｕａｌｉｔｙａｓｓｕｒａｎｃｅ［Ｊ］．ＪＡｐｐｌＣｌｉｎＭｅｄＰｈｙｓ，２００９，１０（２）：６２⁃７４．［５］李智华，蒋胜鹏．调强放疗剂量验证影响因素探讨［Ｊ］．中华放射肿瘤学杂志，２０１０，１９（６）：５７５⁃５７６．ＤＯＩ：１０．３７６０／ｃｍａ．ｊ．ｉｓｓｎ．１００４⁃４２２１．２０１０．０６．０２９．ＬｉＺＨ，ＪｉａｎｇＳＰ．Ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｆａｃｔｏｒｓｏｆｄｏｓｅｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｆｏｒｉｎｔｅｎｓｉｔｙｍｏｄｕｌａｔｅｄｒａｄｉａｔｉｏｎｔｈｅｒａｐｙ［Ｊ］．ＣｈｉｎＪＲａｄｉａｔＯｎｃｏｌ，２０１０，１９（６）：５７５⁃５７６．ＤＯＩ：１０．３７６０／ｃｍａ．ｊ．ｉｓｓｎ．１００４⁃４２２１．２０１０．０６．０２９．［６］马金利，蒋国梁，廖源．调强适形放射治疗的剂量学验证［Ｊ］．中华放射肿瘤学杂志，２００３，１２（１）：６４⁃６７．ＭａＪＬ，ＪｉａｎｇＧＬ，ＬｉａｏＹ．Ｄｏｓｉｍｅｔｒｉｃｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｎｓｉｔｙ⁃ｍｏｄｕｌａｔｅｄｒａｄｉａｔｉｏｎｔｈｅｒａｐｙ［Ｊ］．ＣｈｉｎＪＲａｄｉａｔＯｎｃｏｌ，２００３，１２（１）：６４⁃６７．［７］杨鑫，刘文长．质量控制过程中的统计技术［Ｍ］．北京：化学工业出版社，２０１４：５８⁃７６．ＹａｎｇＸ，ＬｉｕＷＣ．Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｉｎｑｕａｌｉｔｙｃｏｎｔｒｏｌ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＣｈｅｍｉｃａｌＩｎｄｕｓｔｒｙＰｒｅｓｓ，２０１４：５８⁃７６．［８］郭仿平，何兰．概率论与数理统计［Ｍ］．北京：机械工业出版社，２００５：１０１⁃１１１．ＧｕｏＦＰ，ＨｅＬ．Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｔｈｅｏｒｙａｎｄｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＭａｃｈｉｎｅｒｙＩｎｄｕｓｔｒｙＰｒｅｓｓ，２００５：１０１⁃１１１．［９］李成强，李光俊，冀传仙，等．ＡｒｃＣＨＥＣＫ半导体探头特性及在容积调强弧形治疗剂量验证应用研究［Ｊ］．中华放射肿瘤学杂志，２０１３，２２（３）：２５３⁃２５７．ＤＯＩ：１０．３７６０／ｃｍａ．ｊ．ｉｓｓｎ．１００４⁃４２２１．２０１３．０３．０２４．ＬｉＣＱ，ＬｉＧＪ，ＪｉＣＸ，ｅｔａｌ．ＴｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｃｌｉｎｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＡｒｃＣＨＥＣＫｄｉｏｄｅａｒｒａｙｆｏｒｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ⁃ｍｏｄｕｌａｔｅｄａｒｃｔｈｅｒａｐｙｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＣｈｉｎＪＲａｄｉａｔＯｎｃｏｌ，２０１３，２２（３）：２５３⁃２５７．ＤＯＩ：１０．３７６０／ｃｍａ．ｊ．ｉｓｓｎ．１００４⁃４２２１．２０１３．０３．０２４．（收稿日期：２０１６⁃０６⁃２０）㊃读者㊃作者㊃编者㊃中华医学会关于论文采用不同文种进行再次发表的规定某些由政府机构和专业组织制定的指南以及作者以其他语言发表的科研成果等，需要让更多的读者了解㊂根据国际惯例（参考‘向生物医学期刊投稿的统一要求“）和我国的实际情况，凡符合下列条件并提供相应材料，中华医学会系列杂志允许或接受论文用同一种语言或另一种语言的二次发表㊂１．作者须征得相关期刊的同意，首次发表论文的期刊和准备二次发表的期刊均无异议㊂作者需向二次发表的期刊提供首次发表该论文期刊的同意书，论文首次发表的时间和论文复印件㊁单行本或原稿㊂２．尊重首次发表的权益，二次发表至少在首次发表１周之后㊂３．二次发表的论文应面向不同的读者，建议节选或摘要刊登㊂４．二次发表的论文必须完全忠实原文，真实反映原有的资料及观点，作者的顺序不能改动㊂５．在二次发表的文题中应标出是某篇文章的二次发表（全文㊁节选㊁全译或节译）㊂６．在二次发表的文题页脚注中，要让读者㊁同行和文献检索机构知道该论文已全文或部分发表过，并标引首次发表的文献㊂如： 本文首次发表在‘中华内科杂志“，２００６，４５（１）：２１⁃２４ ，英文为 ＴｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｉｓｂａｓｅｄｏｎａｓｔｕｄｙｆｉｒｓｔｒｅｐｏｒｔｅｄｉｎｔｈｅＣｈｉｎＪＩｎｔｅｒｎＭｅｄ，２００６，４５（１）：２１⁃２４ ㊂７．提醒各编辑部注意，美国国立医学图书馆不提倡对翻译文章二次发表，如果文章首次发表在被Ｍｅｄｌｉｎｅ收录的杂志中，将不再标引翻译文章㊂中华医学会杂志社万方数据。