出国看病 质子治疗优势依赖靶区所需总数

调强质子治疗照射方式计划退化的问题，考虑到优化引擎支持的变量的数目，和放射治疗计划的重要基本目标，即给靶区以明确的剂量，重要器官不能超过其特定的剂量，理论上和实际上的结果高度退化了IMRT优化的答案。即有大量通常差异很大的注量图，能够在保证所有重要器官的剂量低于预设值的同时，满足靶区给定剂量的首要计划限制条件，出国看病签证办理，详询爱诺美康。

因此，在没有额外引导时，优化的结果通常依赖于开始条件。虽然可讨论的是结果剂量分布可被接受时，问题中的退化关系不大，这种特性也能被开发以发现包括额外标准的解。例如，Hou等建议利用光子IM-RT的计划退化以使结果成为更光滑的注量图，其照射会更加简便且安全。考虑到IMPT优化支持更多的自由度，每个计划约40000个笔形束而IMRT约2000个，IMPT优化结果将比IMRT数量更大。Lomax描述并归类了一部分不同的IMPT方法，包括从全三维IMPT（Bragg峰在靶区三维范围内沿每个人射射线方向被分配）至远端边缘追踪（DET）（每个射野的Bragg峰只沉积在靶区的远端边缘）。这些方法在器官保护和靶区剂量均匀性方面的接近对等，已被一部分学者阐述，这里再额外举个例子。

图示为三野三维IMPT治疗计划的单野和合成计划，即每个射野的Bmgg峰在每个射野的整个三维体积内均匀分配，每个射野产生不均匀的剂量分布。这可与同样采用三野布野但使用DET方式的单野和全部分布比较。两种方式的单野剂量分布差异非常大。三维IMPT计划的两个侧野在射野的近端部分有小剂量峰值，除此之外，尽管任意符合限制条件的剂量分布的能力被允许，但PTV内部的剂量变化相对小。另一方面，DET射野在远端边界处拥有清晰的剂量峰值（如这种方法预期的），在靶区本身内为相对低的剂量。

然而，尽管单野的特性完全不同，全部计划非常相似，90%剂量水平的PTV覆盖相似，主要区别在于DET计划中更高的大剂量以及PTV外中至低剂量分布的轻微差异。但当考虑构成每个计划的全部不同单独射野时，这些差异很小。出国看病签证办理可详询爱诺美康，除了前文中讨论的这两种模式以外，IMPT计划退化的潜力到目前为止研究很少。在PSI已研究的一部分中是尽可能减少一个计划中所需的Bmgg峰数量。这是通过将一个“点丢弃”操作，直接引入优化程序的迭代循环来研究的，即在给定次数的迭代后，给定比例的低权重点在继续优化前被简单地丢弃。

虽然点丢弃程序后得到的剂量分布严重受损了，但优化算法很快恢复了靶区覆盖，尽管非零点的数目减少了。通过这种方式，对于SFUD的优化，每个射野有高达60%的Bragg峰被丢弃，同时获得同样的靶区覆盖和均匀性，而对于五野IMPT计划，每个射野有高达80%的Bmgg峰被丢弃。

不幸但更令人吃惊的是，这些射野在治疗时间方面的小优势被发现了，同时也发现了其主要依赖于靶区照射所需的质子总数，而不是Bragg峰的数量。这进一步决定了其受靶区照射剂量的影响，大于分配这个剂量所需的Bragg峰数目的影响。然而虽然照 射较少Bragg峰的临床优势还不明显，此项研究显示了IMPT问题的退化。当然，出国看病治疗时间也依赖于照射技术的方法。