李殿强
济南市第三人民医院 山东省济南市 250101
摘要：自上世纪90年代起，计算机技术、放射物理技术及放射物理技术均呈现迅猛的发展趋势，而放射治疗技术也随之不断发展、优化，其中较为常见的放射治疗技术包含调强放疗、螺旋断层放疗、容积旋转调强放疗、三维适形放疗等，极大地提升了肿瘤疾病的临床治愈率及肿瘤靶区的物理适形度。随着放射治疗技术的不断发展，越来越多新型放疗技术应运而生，如放射影像组学、剂量引导放射治疗、图像引导放射治疗及生物引导放射治疗等。
关键词：肿瘤；放疗技术；研究
引言
肿瘤疾病在临床中十分常见，对人体具有严重的不良威胁，需要予以有效的治疗，如此才能够提升患者的预后与生活质量。目前临床中多采用肿瘤放疗方式进行治疗，能够获得良好的治疗效果。在放疗过程中，患者其他的正常组织也将受到一定程度的不良影响，从而出现一定的并发症，因此为有效避免上述不良情况的产生，则需要加强对患者的临床护理。伴随着护理技术的不断改进，目前临床中多在常规基础上采取人性化护。
1肿瘤放疗技术的发展现状
调强放射治疗技术的实现基础为立体定位技术，借助直线加速器或多叶准直器前方的特制铅块可实现靶区的非共面照射处理，在照射过程中射野束轴视角的方向将与靶区的形状保持一致，以便提升照射剂量在靶区上辐射分布的精准度，削弱照射过程中对病灶周边组织造成的损害作用。相较于常见的放射治疗技术，三维放射治疗技术中加入了多叶准直器，能够确保照射过程中射野束轴视角的方向与靶区的形状保持一致。相较于三维放射治疗技术，在强调放射治疗过程中可通过CT或MRI技术实现三维重建定位，提升摆位及照射的精准度，运用逆向计划不仅能够从正面计算剂量分布参数，也可以借助逆向算法来实现审核及验证处理，确保射野强度的分布处于最优状态。IMRT技术有助于增强低度及中度肿瘤的敏感度，对肿瘤单次照射剂量及总剂量的提升具有重要意义，而且能够有效缩减诊治处理时间，提升临床治愈率。
2肿瘤放疗技术
2.1放疗计划
放射治疗的基本目标是实现放射治疗增益比的最大化，即最大限度地将放射剂量集中到靶区内，在杀灭肿瘤细胞的同时保护周围正常组织和危及器官少受或免受不必要的照射。头颈部肿瘤由于靶区体积大、处方剂量多、靶区附近有许多对放射敏感的关键结构，所以其治疗计划过程被认为是最复杂的过程之一。基于两种传统的深度学习网络架构：U-net和DenseNet，建立新型头颈部肿瘤患者的三维放射治疗剂量预测模型，研究显示该模型在均匀性、剂量一致性、剂量覆盖等方面均优于传统模型，能够准确、有效地预测剂量分布；并且能够预测危及器官最大剂量在6.3%以内，平均剂量在处方剂量的5.1%以内。建立一种三维剂量预测和三维剂量分布自动优化的放疗计划系统，该模型输入CT图像，危及器官和计划靶区的轮廓，以训练模型输出CT图像上的预测剂量分布。结果表明深度学习方法可以预测临床上可接受的剂量分布，自动生成的治疗计划在临床上也是可以接受的。开发了一种预测螺旋断层放疗三维剂量分布的深度学习方法。研究显示计划靶区和危及器官的平均绝对剂量差异在2.0%和4.2%之间，平均Dice相似系数范围为0.95至1。也基于深度学习技术利用先前的数据库，开发了一种预测鼻咽癌剂量分布的方法，结果显示除了双侧视神经和视交叉外，所提出的模型可以准确地预测患者剂量分布。将完全卷积网络（FullyConvolutionalNetwork，FCN）应用于前列腺癌患者调强放射治疗的剂量预测。
根据医生勾画的计划靶区和危及器官轮廓线实现剂量分布的准确预测，平均Dice相似系数为0.91，计划靶区和危及器官上的平均和最大剂量差小于处方剂量的5.1%。同样，采用卷积神经网络模型自动预测前列腺癌患者接受调强放射治疗的剂量。该研究纳入了60例接受调强放射治疗的前列腺癌患者为研究对象，研究结果揭示了深度学习对接受调强放射治疗的前列腺癌患者治疗计划的潜在适用性。一般而言，深度学习训练需要大量数据，更大的样本量可以在一定程度上提高准确性。随着获得更高质量的医学数据，预测剂量学的工具在未来放射治疗发展中可能发挥关键作用。
2.2毒副反应
危及器官放射毒性的准确预测是放射治疗成功的关键。现有的基于剂量体积直方图的方法可能严重低估或高估了治疗毒性。放疗中危及器官受到了过高剂量的照射，放疗后会出现一系列的不良反应，即放射治疗毒性。因此，降低不良反应，实现剂量的精确累加，预测肿瘤区域的控制情况和评估危及器官所受到的放射损伤等，对提高放疗预后和病人生存质量均有重要的临床意义。利用机器学习技术预测立体定向放射治疗（StereotacticRadiotherapy，SBRT）I期非小细胞肺癌患者的放射性肺炎发生风险，并确定了使患者发生放射性肺炎的临床相关阈值，这些阈值可为放疗医生制定放疗计划提供可靠的参考。利用125例肝脏SBRT患者的数据，建立剂量--肝胆毒性深度学习模型。研究结果显示AUC为0.79，与基于剂量体积直方图的预测相比，深度学习预测产生的假阳性毒性几乎少了2倍，假阴性的数量减至最低。该模型显著性地自动估计门静脉区域的毒性风险，提供了临床上准确预测肝胆毒性的工具，并可自动识别SBRT期间至关重要的解剖区域。在前瞻性研究中，开发和验证用于预测放化疗的肺癌患者的两年生存率，呼吸困难和吞咽困难发生概率的统计模型。研究者将模型预测结果与医生基于指南提供的概率进行比较，结果显示模型预测会明显优于医生的预测，在模型的基础上识别疾病风险有助于个体化治疗。基于深度卷积神经网络建立了宫颈癌患者放射治疗中的直肠毒性预测模型，以揭示近距离放射治疗和体外放射治疗的直肠剂量--毒性关系。结果显示该模型总准确率为88.1%，灵敏度为75%，特异性为93.3%，AUC为0.96。
3肿瘤放疗技术的发展前景
随着精准放射治疗技术的不断发展、优化，多维放疗与调强放疗的联合应用将会逐渐成为未来放射治疗技术的发展潮流，如基于跟踪技术的调强放疗、基于图像引导的调强放疗等。在放射治疗过程中，为了追踪肿瘤并实现实时定位，通常需要借助X射线图像对靶区内的不透X射线标记物进行探测处理。在放射治疗过程中加入呼吸运动预测技术，有助于缓解系统延迟情形，对四维放射治疗中靶区计划精准度的提升具有积极意义。现阶段，放射治疗技术仍旧存在靶区适形性的问题，因此考虑在放射治疗技术中加入图像引导模式，以便明确思维放射治疗的方向。通过锥形X射线随机架的旋转动作可实现数据采集功能，同时结合锥形束算法来获取三维影像。肿瘤遭受的照射剂量可借助非晶硅平板探测器的剂量分析软件来实现评估，而且可以依据评估结果对治疗方式进行适当的调整。基于图像引导的调强放疗技术将会逐渐成为未来几年放射治疗技术的发展潮流。
结语
恶性肿瘤是一种全身性的疾病，对患者的治疗不仅应针对肿瘤本身，让患者有尊严、有质量的生存越来越受到医学界的重视。肿瘤患者放疗后普遍存在不同程度的心理障碍和睡眠障碍，这与疾病本身、治疗因素以及许多疾病以外的因素都密切相关，使其心理健康、睡眠状况等生活质量指标都受到不同程度的影响，进而影响到治疗的效果，通过实行一系列针对性护理应对措施，能够有效缓解肿瘤患者的负面情绪，使其心理健康状况以及睡眠障碍均得到显著改善，值得在临床上推广使用。
参考文献
[1]葛晓艳.人性化护理在肿瘤放疗患者临床护理工作中的运用[J].江苏医药，2010，36（7）：865-866.
[2]鲁爱芹.人性化护理在肿瘤放疗科的应用[J].中国医药导刊，2013，29（1）：202-203.