XiO Inside

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1 - 内部動作の詳細理解のために -

2 目 次 はじめに 2 この文書について 参考文献 変更履歴 XiO は CT 画像になにか処理を加えてから計算に使うのですか? 4 CT 値から電子密度への変換で注意するべきことは? 9 XiO の Weight Point とは? 14 Convolution / Superposition アルゴリズムとは? 17 XiO におけるグリッドとは? 27 XiO が出力する TMR 表について 30 XiO が出力する SSD について 34 XiO が出力する深さについて 36 XiO が出力する等価正方形について 40 通常照射において MLC で形成したひし形照射野について ( 特に Elekta 治療機の場合 ) 45 各アルゴリズムにおけるビーム硬化 ( 特にウェッジ ) の取り扱いについて 49 Clarkson と Convolution/Superposition アルゴリズムにおけるウェッジファクターの違いはどこから生じるか? 51 XiO でハーフビームをつなぎ合わせたときの分布について 56 ある点 (weight point) ではなくある領域に入る線量を指定するには? 61 不均質補正を細かく制御するには? 63 Dose-To-Water と Dose-To-Medium について 66 XiO が出力した DVH を他の PC 上で解析するには? 69 XiO が出力したプロファイル ( 含 PDD) を他の PC 上で解析するには? 74 付録 :Teletherapy の Source Data に表示される各項目について

3 この文書について この文書では 主に XiO 内部における物理的な動作や 知っていると便利な機能が 簡単に紹介されています もちろん XiO にはそういう項目が他にもたくさんありますが ここでは特に マニュアルや XiO On-line Help では見つけづらく 弊社ヘルプデスクによくお問い合わせをいただく項目を列記しました 内容は順次 改定 追加してまいります もし この文書に掲載すべきと思われることがらや 内容に対するご意見やご感想がありましたら 弊社ヘルプデスクまでお知らせいただけましたら幸いです 連絡先については裏表紙をご覧ください 参考文献 XiO On-line Help ( 英文 ) XiO の各画面において ( たとえばメニューバーの右端に ) [Help]-[XiO Help] が用意されていますのでお使いください [Utilities] の下の [Reference Library] にはたくさんの有用なドキュメントがあります 特に XiO Physic Frequently Asked Question は本文書の元となっています 以下の資料は Elekta( 本社 ) のウェブサイトからダウンロードまたは閲覧できます ( 保守契約を結ばれているお客様に限ります ) XiO ユーザーガイド トレーニングガイド IMRT トレーニングガイド XiO の公式のマニュアルです ( すべてのバージョンに日本語版があるわけではありません ) XiO Beam Modeling Guide ( 英文 ) ハイパーテキスト形式のモデリングガイドです XiO をお持ちの方には 該当バージョンのモデリングガイドの CD でもお渡ししております 以下の資料はエレクタ株式会社 ( 日本 ) のウェブサイトからダウンロードできます XiO TIPS ( エレクタアプリケーションサポート発行 ) 電子線ペンシルビームモデリング ABC クラークソンなんて恐くない XiO トレーニング付属資料 XiO Basic コースの副教材です この資料の内容は上記の XiO TIPS にほぼ含まれています - 2 -

4 XiO QA ツール操作 XiO 計算結果の確認 ~ 入門編コースの副教材です 以下は本文書を書くにあたって参考とした出版物です 本文書をお読みになる皆様にとってもお役に立つものと思います 日本医学物理学会編 外部放射線治療における吸収線量の標準測定法 ( 標準測定法 01) 日本医学物理学会タスクグループ 01 X 線治療計画システムに関する QA ガイドライン日本医学物理学会タスクグループ 02 X 線線量計算の不均質補正法に関する医学物理ガイドライン日本放射線治療専門技師認定機構 放射線治療技術の標準日本放射線技術学会 放射線治療における誤照射事故防止指針 Faiz M. Khan The Physics of Radiation Therapy, Fourth Edition ( 英文 ) 変更履歴 2008 年 11 月 27 日 第 1 版 (PH_INSIDE_001) 2009 年 3 月 2 日 第 2 版 (PH_INSIDE_002) 2011 年 1 月 24 日 第 3 版 (PH_INSIDE_003) 2011 年 2 月 18 日 第 4 版 (PH_INSIDE_004) 2012 年 8 月 10 日 第 5 版 () - 3 -

5 XiO は CT 画像になにか処理を加えてから計算に使うのですか? XiO は CT 画像をそのまま計算に利用しているわけではありません (1) ボクセル化 (2) CT- 電子密度変換の二つの処理を行い 電子密度グリッド 1 に変換して 計算に用います XiO での電子密度分布の最も重要な用途は 線量計算における不均質補正です 意図的に不均質補正を OFF にしないかぎり 電子密度分布を見て不均質補正を取り入れた計算を行います もう一つは DRR の生成です XiO では DRR の生成時に CT 値ではなく 電子密度を使っています ボクセル化ボクセル (Voxel/Volume Element または Volume Pixel の略 ) とは 一般的に3 次元画像における画素のことを表し ほかのタイプの画像を3 次元画像に変換することをボクセル化 (voxelization) と呼びます しかしその言葉が表す内容は場合によってさまざまです 図 1 ( 左 ) もともとの CT 画像 ( 右 ) 解像度を下げた CT 画像 図中黄色の折れ線は PFM で引いた体輪郭を示しています まず体軸と垂直な方向に関して考えます CT 画像のピクセルサイズはおおむね 1mm 以下です 頭頚部などの場合は 0.5mm 以下になることもあります しかしこの空間解像度は 線量計の大きさ 患者の動きや固定精度を考えると 線量分布の計算に使用するには尐し細かすぎます そこで CT のピクセルを 2x2 3x3 などの単位で 一辺が 1mm 以上 2mm 未満であるような一つの正方形にまとめます 1 XiO で言う グリッド とは 計算の対象や結果を内部表現するためのマス目状の 3 次元配列を表しています グリッドの種類によっては個々の要素 ( マス目 ) が立方体または直方体ではなく かしいでいたり ゆがんでいたりすることもあります - 4 -

6 次に体軸方向に関して考えます CT 画像のスライス間で補間 ( 線形補間ではありません 図 2 のキャプションを参照してください ) が行われ 通常は (CT 画像のピクセルサイズが 2mm 以下であれば ) 2mm 間隔のデータに変換されます ただしスライス間隔が 2mm より狭い場合には スライス位置をそのまま使用します このようにして CT 画像は 縦横が 1~2mm 高さが 2mm 程度の直方体を単位とした3 次元画像に変換されます この1 単位をボクセルと呼びます この場合 そのボクセルに含まれる CT ピクセル内で CT 値の平均値をとり それをボクセルの CT 値とします 足 A2 患者グリッドのスライス間隔 2mm A3 B1 B2 C1 C2 C3 D1 D2 頭 A B C CT のスライス間隔 5mm D 図 3 患者の CT 画像を 線量計算に用いる電子密度分布に変換するとき 体軸方向については CT 画像のスライスを補間して ( 多くの場合 )2mm 間隔にしています 電子密度の値は線形補間ではなく そのボクセルにもっとも近い CT スライスの値を参照して得ます たとえば CT スライス C から換算して得られた電子密度が C1 C2 C3 のすべての電子密度に適用されます 図 4 CT 画像の解像度を下げると 最初に引いた体輪郭曲線 ( 図中黄線 ) の外側にも CT 値が存在することになります これを 仮の患者体部 ( virtual patient) と呼びます ( 体輪郭曲線は点列で表される多角形なので ピクセル境界とはもともと一致していません ) - 5 -

7 CT- 電子密度変換リニアックが出力する MV 領域の X 線が人体のような物質中で起こす反応は ほとんどがコンプトン散乱です したがってその減弱 ( やエネルギー付与 ) は原子番号には依存せず ほとんどはその電子密度だけに依存しています 一方 CT 装置などの X 線管が出力する kv 領域の X 線では コンプトン散乱よりも光電効果をより多く引き起こしますので 電子密度のほかに物質の平均原子番号の影響を受けます すなわち 線量計算に使われる電子密度画像と比べると CT 画像は 原子番号の低い領域 ( 皮下脂肪など ) は感度が低めに 原子番号の高い領域 ( 皮質骨 ) などは感度が高めに出ていることになります XiO でこれを補正するためには CT- 電子密度校正用ファントムを用いて 校正用データを測定し それを XiO に登録する必要があります 電子密度 1.0 空気 肺 骨筋肉脂肪 0 CT 値 図 5 XiO のメインウィンドウのプルダウンメニューから [Settings]-[CT to Rel Elec Dens Files] を選択すると 上記右の画面になり CT-ED 変換データを入力できます CT- 電子密度変換の測定についてこの測定には CT-ED ファントムと呼ばれる特殊なファントムを用います これは水等価素材でできたファントムに 体内の組織を代表するいくつかのサンプル ( プラグ とも呼ばれます) を差し込んであるものです ファントムには各サンプルの電子密度の表が添付されており このファントムを CT 装置で撮影した後 ROI をとって各サンプルの CT 値を求めます 添付されている電子密度表と 測定した CT 値から CT- 電子密度変換曲線を作ることができます - 6 -

8 図 6 このように 低解像度化された CT 画像から電子密度のマトリクスを作ります CT- 電子密度曲線に関する注意点をいくつかあげます この曲線は X 線管の特質によるものですから CT 装置によって微妙に異なります 治療計画用 CT の取得に 2 台 3 台の CT 装置を使っている場合は それぞれについて CT- 電子密度曲線を用意しなければなりません 1 台の CT でも 複数の変換曲線が必要な場合があります 管電圧には大きく依存しますし FoV サイズやそれによる硬化補正が異なると 微妙に CT- 電子密度曲線にも影響します 管球や重要な部品の交換を行なったら X 線の線質が変化していないかどうか検討してみる必要があります 変化している可能性があれば この CT- 電子密度曲線も測定し直してください ファントムの素材均一性や CT の分解能などによって CT 値はある偏差を持っています なるべく複数のスライスポジションの CT 値を取得して その平均値を登録するようにしてください XiO の CT-ED 変換データ入力にも気をつけなければいけない点があります CT 値 に該当するところには電子密度 0.00 を入れたいところですが 不均質補正アルゴリズムとの関係上 電子密度 0.00 のボクセルをつくることはできません 測定の結果を見ながら 問題ないと思える方法 ( 例えば 空気での CT の読み値に対して電子密度 0.01 を設定する など ) で対処してください - 7 -

9 図 7 CT-ED ファントムの一例 ( 左上 ) CIRS 社製 Model 062 ファントム ( 右上 ) GAMMEX 社製 RMI467 ファントム ( 右下 ) 3D Design International 社製ファントム ( 国内で通称 CMS ファントム と呼ばれていたものですが 材質の劣化に伴い 現在は破棄されています ) - 8 -

10 相対電子密度 CT 値から電子密度への変換で注意するべきことは? CT-ED 変換データ (CT to Relative Electron Density File) を XiO に登録しますと 相対電子密度を用いた不均質補正が可能になります では実際に CT 画像を相対電子密度のデータへ変換するときはどのような処理がなされているのでしょう? この処理の流れを細かく追っていくと注意すべき点が見えてきます 登録した CT-ED データ 図 8 XiO に登録さ れている CT 値 - 電子密 度変換のデータです CT 値 XiO の内部で行われている処理は大きく5つのステップに分かれます (1) CT 画像内のピクセルを いくつかずつまとめて その中で CT 値を平均します これは電子密度ボクセルを作る処理の前半部分で スライス内での処理に相当します つまり 2 2 や 3 3 のピクセルのかたまりを 1 つのグループにするのです (2) シリーズにわたって 全てのピクセルグループにおける CT 値の最小と最大を検索します (3) CT-ED 変換データを用いて CT 値から相対電子密度を算出します ( 図 7) CT-ED 変換データのポイントとポイントの間は線形補間にて計算しています (4) CT 値が CT-ED 変換データの範囲外にあった場合は 登録した変換データの最小値もしくは最大値を割り振り 一定の値として処理します 例えば 画像内の CT 値が-1500~ 1500 の範囲を持っていたとしますと 図 8 のようになります (5) 算出された相対電子密度は 255 階調の離散化データに変換されます 255 階調のうち 空気 ( 密度 0.00) は階調 1 画像内の最大 CT 値は階調 255 に割り当てられます 線量計算時には離散化された相対電子密度を用います 変換処理 (4) における 登録範囲外の CT 値 には注意が必要です 例えば一番小さな CT-ED 変換のデータ点が (CT 値 = -800 HU, 相対電子密度 = 0.20) であった場合 -800 HU を下回るボクセルはすべて電子密度 0.2 とされてしまいます ( 図 8 の下のグラフを見てください ) 空気に相当するデータ点を欠いているために 空気付近での変換が正しく行えなく - 9 -

11 相対電子密度 相対電子密度 相対電子密度 相対電子密度 なっているのです CT-ED 変換後の相対電子密度 登録範囲外 登録範囲内 CT 値 図 9 変換処理(4) において どういう CT 値がどういう相対電子密度に変換されているか を示したグラフです 登録されている範囲の外は 一定値としています CT-ED データが足りない場合 悪い例 登録範囲外 登録範囲内 CT 値 登録データ中の最小電子密度 が 0.2 なので 空気の電子密 度も 0.2 で計算してしまいます CT 値 1.05 図 10 変換処理(5) での 相対電子密度の離散化処理を図示しています 離散化処理前後の相対電子密度 離散化前 離散化後 CT 値

12 相対電子密度 高密度物質を含む CT 画像を扱う方法この CT-ED 変換の処理では ユーザーは CT-ED 変換テーブル以外に調整を行うことはできません XiO には輪郭に電子密度を強制的にもたせる機能 (Force CT Dens) もあるのですが これも実は CT-ED 変換データを登録した範囲内でしか設定できません ですから 金属などの高密度な物体が含まれている CT 画像を扱う場合 ふつうの CT- 電子密度変換テーブルでは XiO は高密度部分に適切な電子密度を割り振ることができません では 高密度な物体を含んだ CT 画像を正しく取り扱うにはどうしたらよいのでしょうか 変換処理 (4) が行われないよう 高密度に相当するデータ点を含んだ CT-ED 変換データを用意するしかありません しかし 高密度対応の CT-ED 変換データを使う際には 注意すべきことがあります この注意点について述べます 高密度物質に対応した CT-ED データ 図 11 高密度物質に対応できる CT 値 - 電子密度の変換曲線です CT 値 図 10 のように高密度を含む CT-ED 変換データを用意したとします この変換データを用いて画像を変換すると 離散化された相対電子密度は 図 11 になります 画像内の CT 値は 1500~14500 の範囲にあったとします 変換データの範囲内ですので変換処理 (4) は行われません しかし 離散化処理された相対電子密度を拡大して見ますと かなり粗くなっていることがわかります これではたとえ高密度物体をそれなりに正しく取り扱えたとしても 患者さんの体組織で計算が微妙にずれてしまうかもしれません

13 相対電子密度 相対電子密度 CT 値 1.05 図 12 高密度対応のテーブルで離散化すると 水付近の相対電子密度が粗くなってしまいます 高密度物質がある場合の相対電子密度 離散化前 離散化後 CT 値 このような事態は 高密度物質対応の CT-ED 変換テーブルを用い なおかつ CT 画像の中に非常に CT 値の高いボクセルがある場合には必ず起こります ですから高密度な物体を体内に含んでいる患者さんの治療計画をするときは 1) どうしても金属部分を避けて治療できないので 体組織の線量計算の精度低下は許容することにして 高密度対応用の CT-ED 変換テーブルを使う 2) 体組織の線量計算の精度低下は許容できないので なんとか金属部分をはずして治療することにして 通常使っている登録範囲の CT-ED 変換テーブルを使う の2つの選択肢から1つを選ばなければなりません もし 1) の場合に相当するケースがあると思われた場合には 高密度対応の CT-ED 変換デ ータも用意しておいて 治療計画時の状況に応じて通常範囲用と高密度用を使い分けるとよ いのではないでしょうか? また ファントムを撮影することで測定される CT 値は偏差を持ちますので その偏差と離散 化幅の荒さを見比べることで 線量計算における妥当性を検討することができます CT-ED 変換データの使い分けが必要かどうかの目安としてください

14 相対電子密度 相対電子密度 もうひとつ注意点があります 離散化処理した相対電子密度が粗くなったことにより 最小密度が 0.00 と計算される場合があります ( 図 12) これは登録する CT-ED 変換データの電子密度最小値を 0.01 としているときです 登録最小値を 0.02 にすれば回避できます 密度 2.00 以下の場合は最小値が 0.01 でも特に問題ありません つまり 通常範囲用は 0.01 高密度用は 0.02 とするのがひとつの妥協策だと考えられます 0.1 離散化処理前 0.08 離散化処理後 CT 値 離散化処理前離散化処理後 CT 値 図 13 高密度物質を考慮した CT-ED 変換テーブルを登録した時の スケール後の最小電 子密度 (CT 値 付近を拡大した図 ) この例では電子密度の分解能が なので 電子密度 0.01 は四捨五入されて 0 の扱いになってしまい 線量計算がおかしくなってしまいま

15 XiO の Weight Point とは? XiO における Weight Point とは そのビームの投与線量を指定するための点です XiO では線量計算のほとんどのプロセスで線量分布を相対値で取り扱っています 線量計算の最後のプロセスで初めて Weight Point の線量が指定した値になるように線量分布全体を正規化して 線量分布を絶対値に変換し MU 値を決定します Weight Point は可能な限り腫瘍の中心部に置くべきです また 線量計算の精度を保つ上で Weight Point を置くべきではない領域も存在しますので 注意しなければなりません 詳しくは後述します 図 14 この例では AP 方向と PA 方向とからの対向 2 門の照射をしています 2 門とも同じ位置を Weight Point( 赤い丸と十字で示されています ) とし それぞれが 1000 cgy を投与するように指定しています 相対線量指定と絶対線量指定初期のバージョンの XiO(FOCUS3.0 以前 ) では相対線量指定 (Relative Dose Weighting) によって線量を指定していましたが 尐し分かりづらかったため その後のバージョンでよりシンプルで分かりやすい絶対線量指定 (Absolute Dose Weighting) が導入され こちらが基本の線量指定モードとなりました 回転照射や IMRT を行う場合には絶対線量指定モードである必要があります 特に理由がない限り 絶対線量指定モードでの治療計画を行うことをお薦めします

16 相対線量指定モードの場合は ビームごとの weight は相対値で指定 ( 例えば ビーム 1 が 1000 ビーム 2 が 500 というように ) し その後にある場所を指定してそこに入る総線量と分割数をプルダウンメニューから [Dose]-[Time/MU] で cgy 単位で指定する方式です 絶対線量指定モードの場合は ビームごとの weight そのものを cgy で指定 ( 例えば ビーム 1 が 1000cGy ビーム 2 が 500cGy というように ) します この場合に ビーム全体の MU 値を同じ割合で増加 減尐させてある場所に入る線量を変更するためには プルダウンメニューから [Dose]-[Weight]-[Rescale (Prescribe) Beam Weights] を選択します 相対線量指定と絶対線量指定との切り替えは 2 ヶ所で行えます 初期設定はトップウィンドウから [Setting]-[Plan Defaults]-[Calculation Defaults]-[Teletherapy] で変えられます 各治療計画においては 治療計画の作成時に [File]-[New Teletherapy Plan] で行います 一度作った治療計画の線量指定モードを変更することはできません 図 15 Weighting Mode を設定する二つのウィンドウ ( 左 ) トップメニューからデフォルト設定を変更するためのウィンドウです ( 右 ) 新しい治療計画の作成を始める際に現れるウィンドウで 個々の治療計画ごとに変更したいときはこちらを使用します

17 Weight Point を置いてもよい場所 Weight Point は 線量が高い 線量勾配がゆるい 不均質の境界や体表面から遠いといった条件を満たす点に置かなくてはいけません このような領域以外 つまり 線量が低い 線量勾配がきつい 不均質の境界や体表面から近いなどの領域では線量分布計算に大きな誤差を引き起こす可能性があり 線量の正規化においてその誤差が反映され 不正確な MU 値を算出する要因になります Weight Point は標的の中央付近に置くのが原則ですが 例えば X 線の場合では 体表面の非常に浅い位置にある腫瘍や 乳房の術後照射などでは 不均質が標的のごく近くにあることから すべての条件を満たせる点が存在しないかもしれません とは言え そのような場合でも不均質補正を ON にして Convolution / Superposition 法で計算している限り XiO の MU 計算の方が手計算よりも信用できると考えられます ビルドアップ領域 不均質の近く 照射野の端 (2cm がメド ) 図 16 Weight Point を置くべきではない領域の例ビルドアップ領域は絶対に避けなければいけません 照射野の端にも置くべきではありません 照射野端から 2cm 以上離して置くことが望ましいのですが 例外として小さいビームを利用している際には 2cm 離すことができない場合がありますから これはあくまでも目安です 不均質 たとえば胸壁の近くや 接線照射における体表面などの近くも 不均質補正が大きく効いている領域なので Weight Point を置くべきではありません

18 Convolution / Superposition アルゴリズムとは? XiO では Clarkson アルゴリズムのほかに Convolution アルゴリズムやその発展形である Superposition アルゴリズムを使うことができます これらのアルゴリズムについて完全に理解することは容易ではありませんが それぞれのアルゴリズムがどのような特徴を持ち どのような場合に使用すべきか ( あるいはすべきではないか ) ということは 治療計画を立てる上で大切な要素です ここではまず Convolution と Superposition の共通の性質について Convolution アルゴリズムとは? として記述し 続いて それらの違いについて述べます Convolution アルゴリズムとは? Convolution アルゴリズムでは 基本となる二つの線源データを計算の出発点としています 一つは エネルギースペクトルです リニアックから出力される X 線は単色ではありません 電子線を X 線に転換する制動輻射の原理により さまざまなエネルギーの光子が混ぜ合わさった状態で出力されています XiO は PDD の測定からその X 線のエネルギースペクトルを遡って類推し それをビームデータとして保持しています 線量計算する場合にはこの保存されているエネルギースペクトルから始めます ふつう XiO の X 線ビームは 中心軸上のスペクトルと それから tan =0.125 となる角度上のスペクトルとの 2 種類を持っていて その間の角度では線形補間を行っていますが モデリング上必要があった場合には 3 種類以上の角度でスペクトルを持つこともあります もう一つの出発点は lateral 方向の分布です これは最大照射野における対角方向の線量プロファイル Off-Center Diagonal Ratio(OCD) を基にしています Jaw コリメータを最大まで開けて対角線上を測定しているため この OCD は Jaw コリメータにおける散乱 透過の影響を受けておらず Primary Collimator を通過した後のビームプロファイルをよく反映しているからです XiO の Convolution アルゴリズムでは ピーク深付近での対角プロファイルを縮小して 線源位置の下流側 ( コリメータの上流側 ) に射影し それを計算上の線源として以降の計算を行います

19 光子の個数 ( フルエンス ) エネルギー (MeV) 図 17 Source File Maintenance においてエネルギースペクトルを設定する画面で す これは 6MV の場合で 黒が中心軸上 茶が tanθ=0.125 でのスペクトルを表してい ます

20 100cm tan =0.125 図 18 XiO における Convolution / Superposition のエネルギースペクトルの 空間分布の模式図です データとしては中 心軸上 ( 黒 ) と tanθ=0.125( 茶 ) の両方を 持っています tanθ=0.125 ということは 25cm 25cm の照射野のコリメータ端のス ペクトルを表していることになります この 12.5cm 間の角度のスペクトルは 中心軸上のスペクトルと tanθ=0.125 のスペクトルとを 線 スペクトル成分 形に補間して作ります ビームグリッドと TERMA XiO ではどのアルゴリズムでも ビームグリッドというマトリクスの上で計算を行います これは線源から放射状に伸びるファンライン (fanline) と 中心軸と垂直に引かれたデプスライン (depthline) からなる3 次元の四角錐状のマトリクスです 電子密度グリッドはこのビームグリッド上に写しこまれて この上で不均質補正を行うこととなります 線源 depthline 図 19 ビームグリッドの模式図線源を通るファンラインと ビーム軸に垂直なデプスラインとで ピラミッド状の四角錐の格子を形成しています fanline

21 このファンラインに沿って XiO は X 線の各エネルギー成分についてその減弱を計算します ここで計算されるのは TERMA(Total Energy Released in unit MAss) という値で すなわちその単位質量で光子が失ったエネルギーを示しています 2 具体的には質量減弱係数にエネ ルギーフルエンスを乗じたもの T( h, r) ( h, r) ( h ) となります TERMA の計算では患者体内の不均質を考慮しています ファンラインに沿って TERMA を計算していくときに 電子密度をたどっていってそれに比例した量の TERMA を発生させていきます またファンラインが患者の体輪郭を横切らない場合は そのファンラインについては計算では考慮されません この TERMA の計算は Convolution と Superposition では共通の計算方法を採用しています 前述の通り TERMA は X 線の各エネルギー成分について計算されます 例えばエネルギースペクトルが 0.25MeV 単位で記述されている場合の 6MV の X 線というのは 24 個の単色 X 線の重ね合わせで表現されることになります そのそれぞれに対して初期フルエンス分布 (OCD から作られます ) のとおりに角度分布を仮定し それぞれのファンラインがコリメータや MLC を通り抜けるかどうかを判定した後 そこからファンラインに沿って減弱の様子を計算していくことになります 2 名前としては TERMA と KERMA(Kinetic Energy Released in unit MAss) は良く似ています KERMA は物質中の荷電粒子 ( つまり電子 ) にのみ付与されたエネルギーを表します TERMA はそれに加えて コンプトン散乱で生じた二次光子のエネルギーも含んでいます

22 フルエンス 初期フルエンス分布 (OCD を基にしています ) エネルギー 図 20 TERMA の計算の模式図 TERMA はまるごとの X 線に対してではなく その中のエネルギー成分ごとに個別に計算されます ( 上 ) エネルギー成分のうち ここでは赤 オレンジ 緑 空色の 4 色に着目します ( 右上 ) 初期フルエンス分布の形にしたがって ファンラインの強度を決めます ( 右下 ) 患者体内でそれぞれのエネルギー成分ごとに TERMA を計算していきます カーネル (kernel) TERMA の値が示しているのは 光子線がある1 点 ( 反応点 ) で失ったエネルギーです しかしそのエネルギーはさまざまな物理的過程を経て 反応点とは異なる場所に吸収されます カーネルとは ある単一エネルギーの光子が 特定の方向からある反応点で反応を起こし ある単位量の TERMA を放出した際に 実際にはそれが反応点の周囲でどういう吸収線量の分布を作るかを示した3 次元的な配列で あらかじめ Monte Carlo 法で計算したものを XiO 内に用意してあります TERMA とカーネルを重畳積分 (convolute) することによって全体の線量分布を再現する というのが convolution( や superposition) アルゴリズムの基本的な原理です

23 図 21 図示化されたカーネル無限に細い X 線が上から入射し ある1 点 ( 反応点 ) で反応した と仮定すると そこから発生した電子や二次光子がどのような線量分布を作るかを 3 次元的に数表化したのがカーネルです カーネルは一般にこのような軸対称の涙滴型をしています TERMA の計算がエネルギー成分ごとに行われるのに対応して カーネルのデータもそれぞれのエネルギー成分ごとに何種類も用意されています すべてのエネルギーに対して TERMA の計算が終わると TERMA に比例した強度の単色エネルギーカーネル (monoenergetic kernel) が加算されて 連続エネルギーのカーネル (polyenergetic kernel) となり その後に重畳積分が行われます ユーザーに意識されることはあまりありませんが ある一つのエネルギー成分に対しても 内部的には 2 種類のカーネルデータが保持されています 例えばある領域でコンプトン散乱を起こした場合 反跳した電子と散乱した光子はどちらも反応点からある程度の距離を飛び その過程である広がりに対してエネルギーを附与します このとき反跳した電子が作るエネルギー附与が primary dose deposition kernel 散乱した光子が二次 三次の反応を経て電子にエネルギーを与えることによるエネルギー附与が scatter dose deposition kernel です この二つを別に積算していくことによって Convolution アルゴリズムによる計算結果からファントム散乱係数 S p を求めることができます これは XiO で Block Equivalent Square と呼ばれる不定形照射野の実効正方形サイズの算出に使われます

24 Convolution と Superposition の不均質補正 Convolution アルゴリズムでは ある程度の不均質補正が考慮されていますが 完全ではありません 一方 Superposition アルゴリズムでは よりつきつめた形で不均質補正を行っています 以下でその詳細をご紹介します ファンラインにそって TERMA を計算する段階までは どちらも不均質を取り入れています TERMA はエネルギーフルエンスに質量減弱係数を乗じたものなので あとから密度を掛け算すれば 反応点に附与されたエネルギーを求めることができます その附与されたエネルギーに比例した分だけカーネルを重畳積分していくのですが ここに二つのアルゴリズムの違いがあります Convolution アルゴリズムにおけるカーネルは 体内のどこに反応点があろうともまったく同一な形のものを使います 一方 Superposition アルゴリズムにおけるカーネルは 反応点の周囲の不均質に応じて変形します 例えば肺のすぐ近くに反応点があった場合 Convolution のカーネルはまったく変形せず 保持されたカーネルデータを FFT の手法で附与されたエネルギーと重畳積分していくだけですが Superposition の場合は 反応点からカーネル内の各座標までの実効厚さを元にして密度スケーリングを行います したがって 例えば 図 21 のように カーネルが低密度領域に踏み込んでいるときは 密度が薄い分だけ カーネルは遠くまで引き延ばされます しかし実際に計算された線量分布はもう尐し複雑な様相を呈しています 図 22 はその一例です 低密度領域ではカーネルが引き伸ばされるために lateral 方向における等線量曲線の間隔が広くなりますが ここではその影響で照射野外へと線量が染み出しています その分照射野内の低密度領域での線量は Convolution より小さくなります また低密度領域で線量が減った結果として 通常密度領域へ戻る場所では 再ビルドアップが正しく目立つようになります 言い換えると 不均質補正の影響を Convolution はファンラインに沿った方向だけで処理してしまうのに対し Superposition はすべての方向を含めて処理しているのです それほど重要ではありませんが XiO の内部動作に関して 2 点付記しておきます 光子が進行する向きはファンラインに平行ですから 本来であればカーネルを重畳積分していく際には 前もってカーネルをファンラインの向きに傾けておかないといけません しかしこのカーネルを傾ける処理は計算においては大きな負荷となるために XiO では採用されませんでした XiO が行っている方法はカーネルを傾けないまま重畳積分を行った後 全体の線量分布を近似的に補正する方法です これは中心軸付近では非常によく作用しますが ペナンブラ領域ではほんのわずか誤差が残ってしまいます 3 3 Reference Library の Implementation of the FFT Convolution and Superposition Dose Calculation Algorithm の P9 を参照してください

25 Convolution 用のカーネルは直交座標で Superposition 用のカーネルは極座標で表現されます カーネルを直交座標で記述しておくと 重畳積分には FFT が利用できるので計算速度では有利ですが カーネルに対して回転や変形などの処理はしづらくなります したがってカーネルの回転や変形が生じない Convolution では直交座標 密度スケーリングによる変形が生じる Superposition では極座標が採用されているのです 図 22 Convolution と Superposition の各アルゴリズムにおけるカーネルの振る舞いの模式図です Convolution では反応点が肺近傍にあってもカーネルは変形しませんが Superposition では反応点が肺近傍にあると 肺に踏み込んでいる部分が変形しています

26 図 23 水等価ファントムの中に相対電子密度 0.2 の低密度領域 ( 左右の正方形 ) を作って 照射野 5cm 5cm の 6MV X 線を Convolution( 左 ) と Superposition( 右 ) で計算した図です Convolution では深さ方向にのみ不均質を考慮したような線量分布になっています 一方 Superposition では カーネルが引き伸ばされたことによって 10% 20% の等線量曲線が膨らんでいますが そこで沈着したエネルギーを補うために 低密度領域での線量はおおむね尐なくなります また 60% の等線量曲線を見ると 再ビルドアップがおきているのが分かります Superposition アルゴリズムの2 種類の実装について XiO に実装されている Superposition 法には二通りあります 通常の Superposition と Fastsuperpos と呼ばれている高速版です この二つは手順としてはまったく同一ですが 使っているカーネルデータの解像度が異なります 前述の通り Superposition アルゴリズム用のカーネルデータは 球面座標 (,, r) によって記述されています ここでは が天頂角 が方位角 r が動径となります 通常の Superposition が使うカーネルは 天頂角 16 個 方位角 8 個の計 128 方向へのデータを持っています イメージ的には 一つの反応点から全方向に放射状に発生する散乱線の分布を 128 本に離散化して保持している ということになります ( 散乱線自体は軸対称ですから カーネルデータのうち 8 個の方位角に関しては同じ値が入っていることになります ) 一方 Fastsuperpos が使うカーネルは天頂角を 6 方向しか持っていません Fastsuperpos のカーネルが発生させる散乱線の本数は Superposition の半分以下ということになります

27 ビーム 入射方向 対称軸 8 7 相互 6 作用点 5 図 24 Superposition カー 4 ネルは左のような球座標系を使って数表化されています こ 3 天頂角 の図は天頂角 8 方向の例を示 2 していますが 実際の 1 Superposition は天頂角 16 方 方位角 向 Fastsuperpos は天頂角 6 方向にデータを持っています

28 XiO におけるグリッドとは? XiO では 3 次元空間に対応する配列をグリッド (grid 格子 ) と呼ぶことがあります ここでは代表的な 3 種類のグリッドをご紹介します 電子密度グリッド (electron density grid) 4 これは CT 画像を低解像度化し CT- 電子密度変換を行って得られたものです 電子密度グリッドの1つの格子の大きさは CT ピクセルの整数倍で 1~2mm になるように調整されています ビームグリッド 電子密度グリッド depthline 線源 fanline 計算グリッド 図 25 図 26 XiO で使われているさまざまなグリッドの模式図 ( XiO 左上で使われているさまざまなグリッドの模式図 ) 電子密度グリッドは CT 画像から作られた3 次元配列で不均質を表しています ( 左上 ) 電子密度グリッドは CT 画像から作られた 3 次元 ( 配列で不均質を表しています 右上 ) ビームグリッドは線量計算に使われるピラミッド型の 3 ( 次元配列です 右上 ) ビームグリッドは線量計算に使われるピラミッド ( 型の右 ) 計算グリッドは線量分布を格納する 3 次元配列です 3 次元配列で この解像度はユーザーが指定することができます ( 右 ) 計算グリッドは線量分布を格納する 3 次元配列で この解像度はユーザーが指定することができます ビームグリッド (beam grid) 4 XiO は CT 画像になにか処理を加えてから計算に使うのですか? の節で詳しく述べています

29 ビームグリッドはそれぞれのビームの中心軸に沿って定義されるグリッドです 線量計算の前半のステップはこのビームグリッド上で行われます 電子密度グリッドがまずビームグリッド上に写しこまれ その情報を元に不均質補正をしながら 線量分布を計算していきます ビームグリッドの特徴は 直方体状の格子ではないところです 線源から放射状に伸びるファンライン (fanline) と 中心軸と垂直に走るデプスライン (depthline~ 実際には線ではなくて面 ) とで構成されているビームグリッドは 格子がピラミッド状に組まれています 計算グリッド (calculation grid) ユーザーがもっともよく目にするのは 計算グリッドです これは計算された線量分布を表示 解析 保存するためのもので ビームグリッド上で計算された線量分布が今度はこの計算グリッドに移しこまれます 多くの場合 このグリッドを細かくすれば 計算時間は長くなりますが 図 27 高解像度な線量分布が得ら計算グリッドの設定れます 計算グリッドの解像度は Teletherapy のプルダウンメニューから [Dose]-[Calculation]-[Setting] を選択し 上図のウィンドウを開いて設定します ビームグリッドの間隔の決定方法ビームグリッドのファンラインとデプスラインの間隔は不等で かつ可変です Clarkson アルゴリズムでは もともとある間隔で引かれたファンラインとデプスラインが決められていて これに若干のファンラインとデプスラインが追加されます Convolution と Superposition アルゴリズムでは ファンラインとデプスラインの間隔は計算グリッドの間隔とおおよそ近くなるように自動的に設定されます 以下にその詳細を示します Clarkson アルゴリズムはビームデータとして 実測した PDD を近似 補間して作成した計算 PDD ( computational PDD ) と プロファイルを近似 補間した計算 OCD (computational OCR) を保持しており これを計算に利用しています これらのサンプリング間隔がそのままファンラインとデプスラインの間隔になります 計算 PDD の間隔は

30 通常 0.2cm 計算 OCR のサンプリング間隔は照射野内では 0.2cm~0.25cm 程度で 照射野外ではより大きな間隔を持っています 実際に Clarkson アルゴリズムで計算を行う際には これにまず線源と Weight Point を結ぶファンラインが1 本追加されます ( これを Weight fan と呼びます ) その後にデプスラインが三つの深さ=Weight fan の入射点 Weight fan 上の基準深 Weight Point 自身を通るように 計 3 本追加されます さらに補償フィルタを使っている場合にはその深さにもデプスラインが追加されます 上記から分かるように Clarkson アルゴリズムでは線量分布計算の精度は XiO が保持している Computational PDD/OCR のサンプリング間隔で決められてしまいます ですから計算グリッドの間隔を 2mm 以下にしたとしても 実効的には線量分布の空間分解能は高くなりませんし 計算グリッド間隔を非常に大きく ( 例えば 1cm に ) したとしても それで時間が短縮される処理はごく一部だけ ということになります 一方 Convolution アルゴリズムと Superposition アルゴリズムでは ビームグリッドの間隔の目安となるのは ユーザーが指定した計算グリッドの間隔です したがって 計算グリッドを細かくすればするほど 多くのファンラインとデプスラインが引かれることになります ファンラインは Weight Point が存在する深さで 計算グリッドのサイズとほぼ同じ間隔を持つように引かれます コリメータ端を通過するファンラインは必要で その間を等間隔にファンラインで割っていくために ファンライン間隔と計算グリッドサイズは厳密には同じになりません また コリメータ外にもファンラインは引かれます Minimum TERMA Extent あるいは計算領域外縁までの距離のどちらか短い方まで 照射野内と同じ間隔で引かれますが 尐なくとも片側 4 本は必ず引かれます デプスラインも計算グリッドとおおよそ同じ間隔になるように配置されます Weight Point を中心として Weight fan が計算領域に入射する面と 計算領域から出て行く面とで挟むように その間をデプスラインで均等に割っていきます

31 XiO が出力する TMR 表について ご施設の要望に応じて ビームデータの納入時に TMR 表を添付させていただいていることが あります ( 最近では原則として添付しています ) 図 28 XiO の SFM モジュール内の TPR 表示画面 SFM から [Teletherapy] をクリックし MachineID を選択したあと [Display/Output]-[TPR] と順にクリックして [Computational TPR(d)] のタブを開きます XiO が実際に持っているのは 最大深で正規化した TMR ではなく 基準深 (10cm) で正規化 した TPR です TPR( や TMR) は PDD とファントム散乱係数 Sp(PSCF) から算出することが できます 以下でその導出をご紹介します SSD Setup SCD Setup SSD Setup f=ssd r f+d f r = 測定点 d d o r o d o r r d Config. 1 Config. 2 Config. 3 f = SSD = 線源 - 表面間距離 f+d = SCD = 線源 - 検出器間距離 d o = 基準深 (=10 cm 又は d max ) r = 照射野のサイズ D 1 D 2 D 3 = それぞれのセットアップで測定した線量 図 29 PDD と TPR の換算の模式図 図 27 では 3 通りの測定を示しています ここでは f=ssd= 線源 アイソセンタ距離

32 =100cm と考えると分かり易いです また d 0 は基準深です PDD は SSD 一定で測定した深 部線量分布ですから Config.3 を基準深測定として Config.1 Config.3 を見ていることに なります 本来 PDD はピークが 100 となるように正規化されるものですが 本項に限って PDD は基準深で 100 となるように正規化されていますので ご注意ください PDD(d,r, f) 100 D D 1 3 一方 TPR は SCD 一定で測定した深部線量分布ですから Config.2 を基準深測定として Config.1 Config. 2 を見ていることになります ここで注意しなければならないのは SSD= 線源 アイソセンタ距離とした場合 この TPR は SAD Setup ではなく より遠い点で測 ったものになる ということです D TPR(d, rd ) D 1 2 つまり Config.2 で測定した線量 D 2 と Config.3 で測定した線量 D 3 との間の換算式を作るこ とで PDD と TMR とは相互に換算可能となります この D 2 と D 3 の換算式は以下のようなも ので 逆自乗則と深さ d 0 で測定したファントム散乱係数 Sp(PSCF) が含まれます D D 3 2 Sp (r0 ) f d Sp (rd ) f d 0 2 この三つの式をまとめると PDD(d,r,f) D TPR(d,rd ) 100 D 3 2 PDD(d,r, f) Sp(r0 ) f d 100 Sp(rd ) f d 0 2 となります これが PDD と Sp から TPR を求めるときの換算式です この式は基準深 d 0 をどのようにとっても有効な式です d 0 =d ref =10cm とすれば 10cm を基準深とした TPR d 0 =d max ( ピーク深 ) とすれば TPR の特別な例である TMR が求められます ここで注意が必要なのは 左辺の TPR の照射野である r d と 右辺の PDD の照射野である r とは異なるものだということです r d と r の関係は深さ d に依存しています つまり例をあげれば 3 3 の PDD から 3 3 の TPR が得られるわけではない ということです ちょっと分かりづらい計算なので 実例をもとに計算をしてみましょう デモデータの Siem06x という X 線のビームデータに対して TPR(d=14cm, r d =8x8) を求めるとします 3 通りのセットアップは次のようになります ここで Config.1 Config.3 は PDD( ただし 10cm 深を 1 として正規化したもの ) であり Config.1 Config.2 は TPR になっていることを確認してください わたしたちが知りたいのは TPR(d=14cm, r d =8x8) であるのですが そのときこの3つのセットアップにおけるジョーコリメータの開度は 実は 8x8 ではなく となっています

33 SSD Setup SCD Setup SSD Setup 100cm 114cm 100cm r=7.02cm = 測定点 14cm r=7.02cm d o =10cm d o =10cm r r d =8cm r o =7.72cm Config. 1 Config. 2 Config. 3 図 30 PDD と TPR の換算の例 求めたいのは TPR(d=14cm, rd=8x8) です ジョーコリメータの開度はアイソセンタ面で定義されます PDD は SSD Setup で測りますから PDD で言う照射野サイズはジョー開度と同じです しかし TPR で言う照射野サイズ また Sp で言う照射野サイズというのは 測定点のある面で定義されるものです この図で言うと f=100cm における照射野サイズ r は d 0 =10cm における照射野 r 0 は となります r 8[cm] (100 /114) [cm] r0 8[cm] (110 /114) [cm] さて実際に値を代入すると TPR(d 14cm, r 8cm) PDD(d 14cm, r 7.02cm, f d 2 100cm) Sp (7.72) S (8.0) p 2 XiO が内部で換算した TPR(d=14cm, r d =8x8) は ですから 合っています 上でお分かりのように この計算を行うには端数の照射野サイズでの PDD と Sp が必要になりますから Excel などで変換プログラムを作るのはすこし面倒かもしれません XiO のビームデータは アップロードした測定 PDD データそのもの (Raw PDD) と これを補間して 切りのよい深さで揃うように処理したデータ (Computational Data) の2 種類があります 上のようにして求めた TPR から TMR を求めるには 単純に規格化をするだけでよいです TMR(d, r ) d TPR(d,r ) / TPR(d d max,r ) d

34 XiO では 基準深を 10cm とすることを推奨していますが ( 標準測定法でいう 基準点 とは異なる概念であることにご注意ください ) これには理由があります リニアックから照射される X 線の中には フラットニングフィルターやコリメータを起源とする電子が混入しており これらの電子はおおよそピーク深付近まで到達します 線量分布計算においては ファンラインに沿い 逆自乗則に従う X 線のみをはじめに考慮して 混入電子を補正として扱う方が正確な計算ができるため 混入電子がほぼ存在しないと思われる深さとして 10cm を選んでいます XiO が保持している TPR について注意すべきことが一つあります この TPR は深さ方向と照射野サイズ方向の両方で補間されています 例えば 3cm 3cm 以上のサイズで PDD 測定が行われている場合 1cm 1cm の TPR は 3cm 3cm と 4cm 4cm の TPR から推測して求めています したがって 3cm 3cm や 4cm 4cm などの小照射野の PDD の測定が正確でなかったり ノイズが乗っていたりすると 1cm 1cm などの TPR にはその誤差が増幅されて乗ってしまい 通常非常にノイズの大きいガタガタな曲線になります ですから もし非常に小さな照射野の TPR を XiO が出力した表の上で読むことがあった場合には それは決して正確な値ではなく 大きなノイズを含んでいるかもしれないということを 知っておかなければいけません 逆に言えば もし 1cm 1cm などの TPR にとても大きなノイズが乗っていたら 3cm 3cm や 4cm 4cm などの PDD を よりよい精度で測定する必要があるかもしれない ということです 図 31 XiO が保持している TPR 表をグラフ化したものです 0cm 0cm から 40cm 40cm まで 41 本のグラフが表示されています 小さな照射野の TPR の 上に 測定ノイズが増幅されて乗っています

35 XiO が出力する SSD について XiO で Teletherapy を使って治療計画を立てた際 Source Index(Teletherapy のプルダウンメニューから [Reports]-[Source Data] を選択します ) で 使用しているビームの主なパラメータを見ることができます SSD も ( どういったセットアップであろうと ) 見ることができますが Source Index 中には 2 種類の SSD が表示されています SSD/Wt fan SSD 82.8/82.7 図 32 Index ウィンドウにおける SSD の表示の例です 斜線の左側が SSD 右側が Wt fan SSD となっていますが Beam Number 3 のビームではこの両者が食い違っています それぞれ SSD と Wt fan SSD という名称になっています この二つはどちらもいわゆる SSD ですが 実際に意味している距離は微妙に異なります これらの幾何学的な説明が 図 31 でされています SSD は通常使われる意味の 中心軸に沿って線源から体の表面まで測った距離です 一方 Wt fan SSD というのは 中心軸ではなく線源と Weight Point とを結ぶファンラインに沿って線源から体の表面まで測った距離を 中心軸に射影した長さです 問題は SSD と Wt fan SSD とで 体の表面 の意味が違う ということです SSD は幾何学的に厳密であることが望ましいですから 人間が操作して描いた多角形の体輪郭が体の表面となります 一方で Wt fan SSD の方は XiO の線量計算に使われるものですから データ構造と無矛盾でなければいけません つまり約 2mm の直方体の集合で作られた Virtual Patient 5 の表面が体輪郭になります Weight Point とアイソセンターが同じ点であれば SSD と Wt fan SSD は同じ直線の上で測られるものですが この体輪郭の定義の違いから Wt fan SSD が 1mm 程度短くなることがあるのです 5 XiO は CT 画像になにか処理を加えてから計算に使うのですか? を参照してください

36 図 33 ( 左 ) CAX SSD はビームの中心軸に沿って測った距離ですが Wt fan SSD は Weight fan に沿ってひいた線分を 中心軸に射影した長さです ( 下 ) CAX SSD は体輪郭まで Wt fan SSD は virtual patient の表面までを測るので 同じ直線上にあったとしても距離が異なります

37 XiO が出力する深さについて XiO で Teletherapy を使って治療計画を立てた際 Source Data(Teletherapy のプルダウンメニューから [Reports]-[Source Data] を選択します ) で 使用しているビームの主なパラメータを見ることができます Source Data(Index ウィンドウ中 ) の Weight Point について 2 通りの深さ ( Depth; skin と Effective; skin ) が示されています 図 34 Index ウィンドウにおける深さ (Depth) の表示例 weight point の深さを示していますが Depth; skin と Effective; skin の 2 通りがあります これらは Weight fan に沿って体の表面から Weight Point までの距離を測り その距離をビーム中心軸に投影したものです Depth; skin は物理深(Physical Depth) であり 体の表面から Weight Point までの幾何学的な距離を測ったものです 一方 Effective; skin は 体の表面から Weight Point までの水等価深さ (Effective Depth) を示しています 以降 Depth; skin を Physical Depth Effective; skin と Effective Depth と呼びます Physical Depth と Effective Depth の定義 Source Central Axis (CAX) Fan line Surface (Wt fan SSD) fanline Wt fan SSD A Physical Depth Weight Point XiO における Physical Depth と Effective Depth の定義をご説明するため 線源から体の表面までの Weight fan に沿った距離を (Wt fan SSD) fanline と呼ぶことにします ( 図 32 の Source から点 A までの距離 ) (Wt fan SSD) fanline をビーム中心軸に投影したものが Wt fan SSD となります Physical Depth と Effective Depth は のように (Wt fan SSD) fanline から計算されます 図 35 各 Depth の模式図

38 Physical Depth の場合は 線源から Weight Point までの距離を求めて (Wt fan SSD) fanline を差し引きます この距離をビーム中心軸に投影したものが Physical Depth となります Effective Depth の場合も同様に求めていますが 線源から Weight Point までの距離を算出する際に Patient File Maintenance で設定した体輪郭 (Wire contour) 内では電子密度を考慮して計算している点が異なります Source Source CAX CAX A A Weight Point Weight Point Physical Depth: Effective Depth: から を引いて CAX へ投影した距離 から を引いて CAX へ投影した距離 は体内での距離 ( 水等価 ) を示している 図 36 Physical Depth と Effective Depth の算出方法 不均質補正を OFF にしたときの Physical Depth と Effective Depth の違い水等価深さは 不均質補正が ON であれば電子密度グリッドを見て Weight fan 上の電子密度を積算して計算するのですが 不均質補正が OFF であれば患者の体の中はどこでも密度 =1 なので 物理的な距離と同じ値になるはずです しかしながら 不均質補正を OFF にしてもこの二つの 深さ の数値が違うことがあります これは 線源からWeight Point までの距離の算出方法が Physical Depth と Effective Depth で異なっているために生じます Physical Depth の場合 線源から Weight Point までの距離は 線源 ( 点 ) と Weight Point( 点 ) の間の距離を座標から求めます 一方 Effective Depth の場合 前述の定義のように体輪郭内の電子密度を考慮するために 電子密度グリッド上で計算しています ボクセルは点と異なり大きさをもっており 電子密度グリッド上での計算は最大 1ボクセル分の誤差を生じる可能性があります この 点で算出する と グリッド上 ( ボクセル ) で算出する という算出方法の違いが 不均質補正 OFF において Physical Depth と Effective Depth に相違が生まれる原因となっています

39 Clarkson と Convolution/Superposition による違い前述の定義で考えると Effective Depth や Physical Depth は計算アルゴリズムに依存しないはずなのですが 実際に Source Data に表示される数値は計算アルゴリズムによって若干異なることがあります これは開発上の経緯の問題で (Wt fan SSD) fanline の算出方法が Clarkson と Convolution/Superposition で異なっていることが原因です 算出方法の一番大きな違いは 以下に示すような端数処理の違いが挙げられます XiO Training Data に入っているデモプラン (Patient ID:Breast1 Plan ID:Tangents の Beam1 6 ) を例に Wt fan SSD などがどのように変化するか見てみましょう ( 図 35) 図 37 XiO(ver ) のデモプラン ( 乳がんの接線照射 ) 図 35 のビームを Clarkson と Convolution の二つの計算アルゴリズムで計算したとき Source Data に表示される各ビームの Wt fan SSD Physical Depth Effective Depth を 表 1 にまとめます 表 1 Source Data における各ビームの Wt fan SSD Physical Depth Effective Depth 不均質補正あり (Pixel by Pixel) としています 計算アルゴリズム Wt fan SSD[cm] Physical Depth[cm] Effective Depth[cm] Convolution Clarkson XiO のバージョンによって上記のデモプランが入っていない場合があります

40 表 1 より各ビームの Wt fan SSD Physical Depth Effective Depth は Clarkson と Convolution で異なっていることが分かります これは 前述の算出方法の違いにより (Wt fan SSD) fanline の値が異なっているためです (Wt fan SSD) fanline は 電子密度グリッド上で計算されており 線源から空気以外のボクセルにぶつかるまでの距離を積算して求めています こうして求められた距離を中心軸に投影したものが Wt fan SSD となります 電子密度グリッドは三次元配列のマトリクスであるため 座標 (x,y,z) が小数点となるような電子密度グリッドは存在しません 小数点を含むような x y z の場合には 表 2 に示すように四捨五入 もしくは切り捨てによって処理しています 表 2 計算アルゴリズムによる電子密度グリッドの参照方法 計算アルゴリズム x y z Clarkson 切り捨て 四捨五入 切り捨て Convolution/Superposition 切り捨て 切り捨て 切り捨て 表 2 を見ると Clarkson と Convolution/Superposition で y 軸方向の処理が異なっている ことが分かります したがって y=97.6 のとき Clarkson では y=98 の位置にあるグリッドが Convolution では y=97 の位置にあるグリッドが参照されることになります ( エラー! 参照元が 見つかりません ) y=97 y=98 y=99 図 38 電子密度グリッドの模式図 y=97.6 z y x z Conv/Super のときは y=97 が参照される y Weight Point Clarkson のときは y=98 が参照される 上記のような XiO 内での処理の違いが Clarkson と Convolution/Superposition の二つのア ルゴリズムで算出される Physical Depth と Effective Depth が異なる原因となっています

41 XiO が出力する等価正方形について XiO で Teletherapy を使って治療計画を立てた際 Source Index(Teletherapy のプルダウンメニューから [Reports]-[Source Data] を選択します ) で 使用しているビームの主なパラメータを見ることができます Source Index 中には等価正方形 (equivalent square) について 2 通りの数値が示されています 図 39 Index ウィンドウにおける等価正方形の表示の例縦横のコリメータ開度に併せて コリメータ等価正方形 Coll. Eq. Square と ブロック等価正方形 Blk. Eq. Square の 2 通りが表示されています ブロック等価正方形はブロックやMLC を考慮したものなので コリメータ等価正方形より小さな値になります それぞれ コリメータ等価正方形 (Collimator Equivalent Square) と ブロック等価正方形 (Block Equivalent Square) と名づけられています コリメータ等価正方形というのは 上下 2 対の Jaw コリメータが作っている直方形を 正方形に換算したものです これはよく知られている AP 法によって算出されます 等価正方形の辺長 = ( 面積 ) ( 周長 ) 4 一方 ブロック等価正方形というのは Jaw コリメータ以降の MLC やブロックなどで整形された不定形な照射野に対応したものです この等価正方形は幾何学的な概念ではありません つまり 開口部形状を読み取って計算するわけではなく ある種の仮想的な計算を行って決定します したがって Clarkson と Convolution では計算方法が違い 結果も異なります

42 Clarkson アルゴリズムの場合 Clarkson アルゴリズムではまず Weight fan が患者の体に入射する点に 入射面が平らで均一な密度 ( 電子密度 1.0) のファントムを仮想的に設定します このWeight fan が表面から 20cm の深さに達した点を計算点とし この位置に開口部の形を射影します この点で散乱成分 ( 微分 SAR) の積分を行い 積算された SAR から SAR 表を逆引きすることで 20cm 深での実効正方形を求められますので それをビームの照射野が規定されている深さ (100cm) に縮小 ( または拡大 ) して 最終的な等価正方形を求めます ここで重要なのは この SAR 積算は患者さんの体で行うわけではなく そこに仮想的に置いた水ファントムで行うということです したがって 患者さんの体の輪郭や不均質などが変わっても ブロック等価正方形の計算には影響がありません 図 40 Clarkson アルゴリズムにおけるブロック等価正方形の算出の模式図 Convolution/Superposition アルゴリズムの場合 Convolution アルゴリズムの場合は 仮想的に水ファントムを設置することはせず そもそもの患者さんの体の輪郭や不均質をそのまま使います Weight fan 上 10cm 深 ( あるいは基準深がもっと深ければその点 ) を計算点とし この点における TERMA を求め カーネルを掛け算して 散乱成分を求めます 7 ( このとき Convolution であれば TERMA の計算のみ不均質を考慮し Superposition であればカーネルの変形に対しても不均質を考慮します ) 7 Convolution / Superposition アルゴリズムとは? に記述した通り XiO はひとつのエネルギーの X 線に対して primary dose deposition kernel と scatter dose deposition kernel の 2 通りのカーネルを持っています 散乱線が与える線量は scatter dose deposition kernel で表されており 全体に対する散乱線の割合から 定義に基づいて S p を求めることができます

43 一方 Source File Maintenance でビームモデリングをするとき 最後にそのビームを validate するという作業がありますが そのときに そのビームの等価正方形と散乱成分との関係を表す表が ファントム散乱係数 S p を参考にして作成されています この表と見比べることで 散乱成分の大小から等価正方形を求めることができます これは 10 cm 深の値なので それをビームの照射野が規定されている深さ (100 cm) に縮小 ( または拡大 ) して 最終的な等価正方形を求めます この場合は Clarkson アルゴリズムのそれと違って 患者の体の輪郭や (XiO で不均質補正を ON にしていれば ) 体内の不均質によって 算出されるブロック等価正方形が変わってきます 図 41 Convolution アルゴリズムにおけるブロック等価正方形の算出の模式 図 ブロック等価正方形はどのように使われるのか? Clarkson アルゴリズムの本質がこのブロック等価正方形です XiO は上で述べたような方法でブロック等価正方形を求め そこから Sp を求めて MU を計算します したがって Source Data に表示されているブロック等価正方形の値は直接に MU 計算に影響します 照射野サイズの関数であるその他のさまざまなパラメータ つまりウェッジファクターや 混入電子量の決定にも ブロック等価正方形が使われています XiO の Convolution/Superposition アルゴリズムの計算ではブロック等価正方形は MU 計算には用いられていません Convolution/Superposition アルゴリズムでは Convolution/Superposition アルゴリズムでのブロック等価正方形は 照射野サイズの関数であるその他のさまざまなパラメータ つまりウェッジファクターや混入電子量の決定にのみ使われています Source Data には そのビームでの PSCF の値を含んだ項目が2つありますが これは (TAR ベースの ) 手計算に対応して変換したもので 式の上では分母分子で相殺されてしまうものです

44 Convolution/Superposition アルゴリズムにおける等価正方形の不正確さ Convolution アルゴリズムにおける等価正方形の計算は 水ファントムではなく 実際の患者データの上で行われます したがって たとえブロックなり MLC なりの形状をまったく同じとしたとしても 異なる患者データを使っていれば 異なる等価正方形を算出します これにより Convolution アルゴリズムが算出した等価正方形は 時として不適切な数値となることがあります 鍵となるのは 計算点 すなわち Weight Fan 上 10cm の付近における不均質の度合いです たとえば計算点の近くに骨や金属があった場合 これらの高密度物質からの散乱線がたくさん計算点に入ってくるために Sp が過大に見積もられることになり 等価正方形も過大評価されます 逆に計算点の近くに肺野や体腔があった場合 計算点に入ってくる散乱線は尐なくなりますから 等価正方形は過小評価されます X 線のエネルギーが高ければ 散乱線も多くなるので 等価正方形の過大 過小の度合いも大きくなります このような不適切な等価正方形の例をひとつあげます これは頭頚部の照射の例ですが Jaw で決定されるコリメータ等価正方形が 6.38 cm であったのに対し MLC で決定されるブロック等価正方形はたった 0.21 cm しかありませんでした CT 画像を見ても分かるとおり Weight Fan が患者さんの体を横切る長さがそもそも 10cm 以下しかありません ですから計算点は患者さんの体を通過した後の体輪郭外に置かれてしまい 直射線や散乱線の見積もりがまったく不適切になってしまうのです XiO の Convolution アルゴリズムの計算ではこの不確実性は大きく影響しません ブロック等価正方形は たかだかウェッジファクターの決定と 混入電子量の決定に使われるに過ぎないからです しかし上で示されているような不適切なブロック透過照射野をそのまま手計算による検算で使えば 当然おかしな結果になってしまいます 手計算で使う等価正方形を求めるときには かならず患者さんのデータそのものを使ったプランではなく ビームを仮想の水ファントムに写しこんだ QA プランの上で行わなければいけません

45 9.13cm 図 42 Convolution アルゴリズムにおいて 等価正方形の計算点が不適切 (Weight Fan 上 10cm 深の点は体外にあります ) であるために ブロック等価正方形が誤って算出されています しかし Convolution アルゴリズムではブロック等価正方形は ウェッジ係数補正のために使われているだけで 照射野係数としては使われないので MU にはほとんど影響がないのです

46 通常照射において MLC で形成したひし形照射野について ( 特に Elekta 治療機の場合 ) 放射線治療計画装置のコミッショニングを行う際に いろいろな照射方法で MU 計算がどれくらい実測と合致するかどうかを確かめる ということは必須の項目です この時にはシンプルなケース あるいは放射線治療計画装置のためのビームデータ測定と同じケースからはじめて 徐々に臨床的な照射方法に進めていくのが好都合です X 線を用いた放射線治療では現在 MLC が非常に大きな役割を占めています しかしながら 放射線治療計画装置のビームデータ測定として例えば照射野係数を測定しているとき MLC は必ずしも主体的な役割を担っているわけではありません 現在使われているリニアックと MLC の組み合わせには以下のようなものがあります 上下絞りの他に MLC を持つもの (Varian 機 ) 照射野係数を測定するときは 上下絞りのみで照射野が作られ MLC は関与しません 上下絞りの下ジョーが MLC を兼ねているもの (Siemens 機 ) 照射野係数を測定するとき MLC はモノブロックのジョーとして 上ジョーといっしょに照射野をつくります 上下絞りの上ジョーが MLC を兼ねているもの (Elekta MLCi 機 ) 照射野係数を測定するとき MLC はモノブロックのジョーとして 下ジョーといっしょに照射野をつくります 上下絞りがなく MLC だけで照射野を作るもの (Elekta Beam Modulator 機 ) 照射野係数を測定するとき MLC のみで正方形を作ります このようにたくさんの様式のリニアックに対して 照射野係数をどのように測り また計算に使えばよいか というのは 決して簡単なことではありません このセクションでは 対象を通常照射 ( 非 IMRT) に限って XiO の照射野係数の計算の仕組みをご紹介いたします S cp = S c S p 照射野係数を S c,p と表記して コリメータに由来する成分 S c と ファントムに由来する成分 S p との積として 考えることがあります (XiO では S cp S c S p をそれぞれ TSCF CSCF PCSF と表記することがあります ) 通常照射の場合 XiO ではコリメータ散乱係数 S c はコリメータ等価照射野 ( ジョーコリメータの開度 ) によって ファントム散乱係数 S p はブロック等価照射野 (MLC やブロックの開度 ) によって決定されます

47 図 43 ファント ム散乱の定義を表 す模式図 本来の定義に立ち戻りますと 実際には散乱線の主な発生源は平坦化フィルタですから S c を決定する変数は ファントム中の線量測定点から上を見上げた時に 平坦化フィルタを最も大きくさえぎっているコリメータ ( もっとも上流に位置するコリメータ) の開度 であるべきです 同様にファントム散乱係数 S p は ファントム中でどのような体積が照射を受けているか によって決定されますから S p を決定する変数は アイソセンタ面への投影においてもっとも狭い開口部を持っているコリメータの開度 であるべきです Jaws-Jaws-MLC という構成の Varian 機においては 下から見上げた時に平坦化フィルタを最もさえぎっているのはジョーです もっとも狭い開口部を持っているのは MLC です ですから Varian 機では照射野係数として S c ( ジョー開度 ) S p (MLC 開度 ) を使用するべきです そして XiO はこれに基づいた実装になっています 平坦化フィルタ Jaws MLC 水ファントム 治療機とファントム ( 横から見た図 ) 平坦化フィルタとコリメータ ( 下から見た図 ) 図 44 Varian 治療機におけるコリメータの模式図 水中での照射野 ( 緑 実線 ) を決 めているのは MLC( 紫 ) ですが 下から見上げて平坦化フィルタを最も大きくさえぎって いる ( 青 点線 ) のは上コリメータ ( 赤 ) です

48 一方 MLC-Jaws-Jaws という構成の Elekta 機においては 下から見上げた時に平坦化フィルタを最もさえぎっているのは MLC です もっとも狭い開口部を持っているのも MLC です ですから Elekta 機では照射野係数として S c (MLC 開度 ) S p (MLC 開度 ) を使わないといけません しかし XiO の実装は Varian 機の構成の通りですから このような計算にはなりません 平坦化フィルタ MLC Backup Length Jaw Jaw 水ファントム 治療機とファントム ( 横から見た図 ) 平坦化フィルタとコリメータ ( 下から見た図 ) 図 45 Elekta 治療機におけるコリメータの模式図 水中での照射野 ( 緑 実線 ) を 決めているのは MLC( 紫 ) ですが 下から見上げて平坦化フィルタを最もさえぎってい る ( 青 点線 ) のも MLC です このルールに従えば 例えば上下 2 対のジョーの開度を 20x20 MLC の開度を 14x14 としたとき Varian 機の MU 計算で使う散乱係数は S c (20) S p (14) で 一方 Elekta 機の MU 計算で使う散乱係数は S c (14) S c (14) です しかし XiO はいずれの場合も S c (20) S p (14) で計算してしまいます 例えば Elekta の 6MX のビームにおいて S c (14)=1.011 S c (20)=1.026 だったと仮定すると これによりおよそ 1.5% の出力に対する過大評価 (= MU に対する過小評価 ) が生じます Elekta 機におけるこの誤差の大きさを左右する要因のひとつは ジョーコリメータの開度 (Backup Jaw + Length Jaw の作る矩形 ) に比べて MLC の作る照射野の開度がどれだけ小さいか です 通常照射ではこの比率が 50% を下回ることは多くないと考えられますので ひし形照射野における誤差はもっとも誤差が大きくなった場合の想定とお考えいただくことができます ( このセクションでお話しした仕組みはあくまで通常照射のときの話であって IMRT における計算方法はまったく別 ということを思い出してください )

49 Sc(14)=1.011 Sc(20)=1.026 図 46 典型的な Elekta 機のコリメータ散乱係数 もうひとつの要因は おおよその照射野サイズです S c は照射野が小さくなるほど勾配がきつ くなりますから 小さな照射野ではこの影響は大きくなるものと考えられます XiO の実際のヘッド散乱の設計は 実はこれほど単純なものではありません 採用されているのは もっと複雑なモデルです ですから ここでお話したのはあくまで 定性的にはこのように理解できる現象が起きる ということであって 定量的な目安をお示ししているわけではありません 例えば上の例 (20x20 の照射野に対するひし形照射野 ) では 1.5% の過大評価と見積もりましたが 実際には 2% を大きく超える誤差となることもありえます

50 各アルゴリズムにおけるビーム硬化 ( 特にウェッジ ) の取り扱いについて さまざまなエネルギーの光子が混合している X 線が物質中を透過する際 低エネルギー成分が早く減弱し 高エネルギー成分は深くまで到達します したがってより深いところではエネルギー分布が高い側にずれ 実効的にエネルギーの高い ( 硬い ) ビームとなります このことをビーム硬化 (beam hardening) と言います 例えば 第一半価層よりも第二半価層の方が厚くなり 指数関数的減弱と比べて より足が延びている 減弱をするのはこれが理由です この現象は 単純撮影でも CT でも 治療ビームでも 同様に発生します フルエンス Open Wedged 図 47 エネルギースペクトルの比較 ウェッジを通過すると 低エネルギー成分はより多く 高エネルギー成分はより尐なく減弱し 結果としてスペクトルは高エネルギー側にシフトします エネルギー では XiO の各アルゴリズムではビーム硬化はどのように考慮されているでしょうか? Clarkson アルゴリズムは XiO に登録した PDD データから TPR 表を作成して これをスタートとして線量計算を行います この PDD は実際の測定から得られたものですから 単色の X 線が作る指数関数のような減弱ではなく 白色 X 線が作る より足が延びている PDD になっています したがって Clarkson アルゴリズムではビーム硬化は 吸収体を含まない水中を仮定して TPR 表に折り込まれた形で考慮されていることになります 逆に言うと Clarkson アルゴリズムでは計算領域でない部分 例えば物理ウェッジや補償フィルタによるビーム硬化は考慮されないことになります したがって ウェッジなどを使った照射に対して Clarkson アルゴリズムを使用する際は ビーム硬化による PDD のずれに留意しておかなければなりません このずれが著しい場合には 現在の Machine データを別の Machine へコピーし 新たに吸収体を含めた PDD を採用した TPR を作成して 計画時にその吸収体を使用する場合には コピーされた Machine データを使うようにします

51 Convolution( や Superposition) アルゴリズムでは 線量計算のスタートとなるのは エネルギースペクトルです ウェッジや補償フィルタ 患者体内での減弱は X 線に含まれる ( 離散化された ) エネルギー成分ごとに別々に計算されます したがってウェッジや補償フィルタが入っていた場合でも PDD は正しく計算できることになります Clarkson Open Clarkson Wedged Convolution Open Convolution Wedged 図 48 Clarkson アルゴリズムと Convolution アルゴリズムにおける Open 照射野と Wedged 照射野との PDD 比較です Clarkson の Open 照射野では実測 ( 黒線 ) と計算 ( 赤線 ) とはよく一致していますが ウェッジを入れると PDD がずれてしまいます Convolution の場合は Open 照射野でもウェッジを入れても PDD の実測と計算はずれません 例外として Jaw コリメータ MLC ブロックでは どのアルゴリズムでもビーム硬化は考慮され ていません これらはもともと透過率が 1~3% 程度なので ビーム硬化を計算に取り入れても 全体の線量計算としてはさほど精度の向上につながらないからです

52 Clarkson と Convolution/Superposition アルゴリズムにおけるウェッジファクターの違いはどこから生じるか? あるウェッジビーム (wedged beam) について Clarkson と Convolution/Superposition の両方で計算しますと 線量計算結果 Source Index に表示されているウェッジファクタ (wedge factor = WF) が若干異なり 手計算のときに戸惑われることがあるかと思います そこで XiO でのウェッジファクタの取扱いをご紹介し この計算結果の相違がどこから生じるかを明らかにしたいと思います ウェッジファクタといっても定義はいろいろ XiO の Source Index に表示されている Wedge Factor は 測定によって得られる結果という よりは むしろ 計算の途中で生じるパラメータの一つ です 定義としては WF INDEX (x = (d, r), A, SSD) = D wedged (x = (d, r), A, SSD) D open (x = (d, r), A, SSD) となります ここで x = (d, r) は参照点 すなわち Weight Point の位置で 3 次元座標で表されます A は照射野の大きさ SSD は線源から表面までの距離を示します つまり参照点は体内のどこでもよく SSD も任意に選べるわけです ですからいつも通りの線量計算にウェッジファクタを掛け算するだけで MU が計算できます 一方 IEC 8 ( や JIS 9 ) でくさび係数と言われているものは 実測によって得られるデータ です 測定条件が 中心軸上 深さ 10cm SAD=100cm と決まっていて より限定的な定義となっています WF IEC (d, A) = D wedged (d, A) D open (d, A) XiO には 実はもう一つ異なるウェッジファクタの定義があります ビームモデリングで必要となるウェッジファクタの測定値は IEC のくさび係数と似ていますが セットアップは SAD=100cm ではなく SSD=100cm で また深さは reference depth に決まります これを WF MEAS (A) と呼びましょう さて ウェッジビームの線量計算をするということの中には WF MEAS (A) から WF INDEX (x, A, SSD) を導出するということが含まれています この導出方法が Clarkson アルゴリズムの場合と Convolution/Superposition アルゴリズムの場合とで尐し違っているために 実際に Source Index で出力される WF INDEX (x, A, SSD) も尐し異なってしまうのです 8 International Electrotechnical Comission( 国際電気標準会議 ) 9 Japan Industrial Standards ( 日本工業規格 )

53 ウェッジのデータについて X 線の線量計算にあたっては PDD やプロファイル等のスキャンデータ以外に 点測定によって求めたノンスキャンデータや 図面やマニュアルから得たジオメトリデータが使用されます これらのうち ウェッジビームの計算に関わるものとしては ウェッジ断面の形状データ 各照射野のウェッジファクタ WF MEAS (A) WF MEAS (5x5) から換算した線源弱係数 μ ウェッジ材質 ( 密度と組成 ) があります ウェッジの形状データは ウェッジビームによるプロファイルを計算する際に使われるデータですが 図面通りのデータを使用するわけではなく モデリング作業において計算と実測が合うように アルゴリズムごとに 10 変更が施されています また 線源弱係数 μ は Clarkson アルゴリズムでのみ使用され X 線の減衰効果を表現します 一方で Convolution/Superposition アルゴリズムでの X 線の減衰効果は ウェッジ材質から導出されます 以下で これら両アルゴリズムでのウェッジの取扱いを説明し 違いをまとめていきます Clarkson アルゴリズムでの WF の取扱い Clarkson アルゴリズムでのウェッジファクタの計算は以下の手順によって行われます まず測定で得られた WF MEAS (A) を線形補間して その照射野の等価正方形のサイズでのウェッジファクタを求めます ここの等価正方形の算出方法は場合によって異なり ブロックやマルチリーフなどの customized port がない場合はコリメータ等価正方形 customized port がある場合はブロック等価正方形で決定します 次にウェッジファクタとウェッジ形状のデータを掛け合わせて 軸外でのウェッジによる減弱を求めます XiO の Clarkson アルゴリズムではこの減弱を以下のような因子 WEGFAC で表します ウェッジ通過前のビームフルエンスに WEGFAC を掛け合わせれば ウェッジ通過後のビームフルエンスを求めることができます WEGFAC e t WF e MEAS T e ( t T ) WF MEAS ここで μ は線減弱係数 t は線源と Weight Point を結ぶ線 (Weight Fan) がウェッジを横切る厚さで T はビーム軸上のウェッジの厚さを表しています これらのパラメータをウェッジ座標上で図示すると 図 47 のようになります Weight Fan がビーム軸と等しい時は t と T は一致するので WEGFAC は WF MEAS と同じ値になります 10 アルゴリズムによって別の座標データを使用するのは 後述するように ウェッジ中の X 線の減弱プロ セスの計算方法が違うためです

54 Weight Fan が例えばビーム軸より左側であれば ウェッジを通過する厚さが増えますから より多くの減弱を起こすことになります このように減弱は指数関数に比例するファクタとして モデル化されています ビーム軸 t : Weight Fan 上 のウェッジ厚 T : ビーム軸上の ウェッジ厚 図 49 ウェッジ座標 Convolution/Superposition アルゴリズムでの WF の取扱い Convolution/Superposition アルゴリズムでは 全体の X 線のスペクトルをおおよそ 10~30 程度のエネルギー成分に分解し それぞれで線量分布計算を行い 最後に積算します これは患者さんの体内の計算だけではなく ウェッジの透過の計算でも同じです ウェッジの材質はすでに与えられていて その材質にはエネルギーの関数としての線減弱係数が与えられています ですからそれぞれのファンラインに沿ったウェッジの通過長を求めれば Clarkson アルゴリズムで WEGFAC を求めたのと同じように ウェッジにおける軸外の減弱が得られることになります この減弱は エネルギー成分ごとに別々に求められるものですから これらを積算してウェッジありの時の線量 D wedged (x, A, SSD) とウェッジなしの時の線量 D open (x, A, SSD) とで割り算を行えば WF CALC (x, A, SSD) が得られます しかしこの WF CALC (x, A, SSD) はあくまで ウェッジ材質から概算できる線減弱係数に基づいて簡単な指数計算で求めたウェッジファクタですから 実測 WF MEAS (A) とはたいてい尐しずれてしまいます したがって 計算と実測の帳尻合わせが必要となります この点は Clarkson アルゴリズムと Convolution/Superposition アルゴリズムとの仕組み上の大きな違いとなります Clarkson アルゴリズムでは測定値 WF MEAS (5 5) から線減弱係数を求め これに指数関数を乗じていますから 中心軸では当然合います 一方 Convolution/Superposition アルゴリズムではウェッジ材質から概算できる線減弱係数で計算するので 中心軸で実測とずれてしまい そのために補正を必要とします WF CALC (d, A) の補正は ウェッジファクタ補正ファクタ Wedge Factor Correction Factor( 通

55 称 WFCF) を用いて行います まずビームモデリングの過程で 測定条件 中心軸上 深さ 10cm SAD=100cm d=d ref を仮定して WFCF(A) = WF MEAS (A) WF CALC (A) として WFCF を求めます それほど大幅な補正ではありませんから WFCF は 1 に近い値と なります この WFCF を使って Teletherapy での計算時には WF INDEX (x, A, SSD) = WF CALC (x, A, SSD) WFCF(A) という風に補正を行います 図 50 WFCF の例 ところで WF CALC (x, A, SSD) の計算の仕方を見てみると 照射野サイズ A は使われていま せん ということは WF CALC (x, A, SSD) はあらわには照射野サイズ A の関数ではなく A は WFCF(A) を介してのみ WF INDEX (x, A, SSD) に影響を与えることになります WF INDEX (x, A, SSD) = WF CALC (x, SSD) WFCF(A) この A を決定する際には Clarkson アルゴリズムと同様に コリメータで形成された矩形照射野に対してはコリメータ等価照射野 MLC やブロックで作った不整形照射野に対しては XiO はブロック等価照射野を計算して WFCF(A) を求めます WF INDEX (x, A, SSD) がアルゴリズムによって異なる原因の1つはこの等価照射野の計算です このブロック等価照射野の計算は Clarkson アルゴリズムと Convolution/Superposition

56 アルゴリズムとで異なるのです ( 本文書の XiO が出力する等価正方形について を参照して ください ) このために 同じ形の不整形照射野でもアルゴリズムによって等価正方形の値が 異なり 結果としてウェッジファクタも異なってしまうのです ウェッジファクタの深さ依存性と SSD 依存性についてこれまでの記述では省略してきましたが WF INDEX (x, A, SSD) は実際には深さ依存性と SSD 依存性があります WF MEAS (A) を元にして WF INDEX (x, A, SSD) を求める際にはこれらの依存性を考慮しなければなりません 一つはウェッジ透過によって生じるビーム硬化がもたらす深さ依存性です オープン照射野における PDD と比べて ウェッジ照射野の PDD はより大きくなります ( 深くまで届くようになる ) から 両者の比 D wedged /D open をとると 深くなればなるほど大きくなります このようなビーム硬化の性質は Convolution/Superposition アルゴリズムでは再現できているのですが Clarkson アルゴリズムでは再現できません Clarkson アルゴリズムでは D wedged /D open はどの深さでも一定になってしまいます ビーム硬化と同様に ウェッジ起源の電子線についても Clarkson アルゴリズムではまったく考慮されていませんが Convolution/Superposition アルゴリズムでは簡単な考慮がされています このビーム硬化と混入電子の取扱いのあるなしが アルゴリズムによって WF INDEX (x, A, SSD) が異なってしまう 2 番目の理由です 深さ依存性と SSD 依存性とには ファントム内での散乱に由来する高次の項があります 深さと SSD が変わる場合 線量の換算には逆二乗則とファントム散乱係数 (Sp) が関わってきます ( たとえば本文書 XiO が出力する TPR 表について には PDD と TPR との換算式が乗っています ) Sp はオープン照射野で定義されていますから ウェッジ照射野で同じ測定をすれば わずかにずれてしまいます つまり オープン照射野とウェッジ照射野とでは 深さ SSD の換算においてわずかに異なる係数が乗ってしまうのです

57 XiO でハーフビームをつなぎ合わせたときの分布について ビーム中心軸において照射野の半分をコリメータで遮蔽して形成したビーム ( 以下 ハーフビーム ) を下図のようにビーム軸に対称に2つ作成し それぞれのビームをつなぎ合わせたとき その線量分布はコリメータで遮蔽せずに作成した同じ大きさの照射野の線量分布とは異なります これは つなぎ合わせる部分はハーフビームのペナンブラにあたり 急激に線量が変化するので 照射野のわずかなずれや照射野の内側と外側での分布の傾きの違い等により ハーフビームを足し合わせた結果が一定にならないためです これは治療計画装置の計算結果であっても検出器を使用した実際の測定結果であっても おこりうる現象です ただし この現象の生じる原因は測定と計算でそれぞれ異なり 測定結果と計算結果が同じような分布になるとは限りません それでは 測定と計算のそれぞれでハーフビームの線量分布がどのように変化するか見てみましょう + 図 51 ハーフビームを足し合わせても つなぎ合わせた 照射野と同じ大きさの照射野のビームとは同じ線量分布に なるとは限りません 測定によるハーフビームのつなぎ目の分布まず 実際の測定結果では つなぎ目の分布がどのようになるか見てみましょう 図 49 のような2つのハーフビームを実際に電離箱で測定した例を 図 50 に示します グラフ中の Half(left) Half(right) はビーム中心に対称な 2 つのハーフビームの線量分布 Half(left)+Half(right) は2つのハーフビームの線量分布を合算したものを表しています ハーフビームをつなぎ合わせた部分はなめらかに繋がらず 若干段差ができていることが分かります ここで 治療機の機械的なずれが生じたとしたら 分布がどのように変化するか考えてみましょう 例として 一方のハーフビームを形成する照射野が全体的に若干ずれた場合を仮定します 図 50( 左 ) は Half(right) を全体的に 0.5 mm マイナス側へずらしたときの線量分布 同 ( 右 ) は Half(right) を全体的に 0.5 mm プラス側にずらしたときの線量分布を示しています ハーフビームをもう一方に近づけるようにずらすと つなぎ合わせた部分の線量が急激に高く

58 なります 一方 遠ざけるようにずらすと つなぎ合わせた部分の線量が落ち込みます このように ハーフビームをつなぎ合わせた部分では線量が急激に変化しているため 照射野のわずかなずれがハーフビームのつなぎ目での線量分布に大きな影響を及ぼすことが分かります 図 52 一方のハーフビームを数値的にずらした時の線量分布 ( 左 ) Half(right) を 0.5 mm マイナス側にずらした時 ( 右 ) Half(right) を 0.5 mm プラス側にずらした時 Half(left) の X=-50 における値で正規化してあります プロファイルは実際の測定結果とは異なります 計算によるハーフビームのつなぎ目の分布次に XiO の計算結果を見てみましょう 図 51 は 計算グリッドを 0.2 cm 0.2 cm 0.2 cm にして ハーフビームをつなぎ合わせたときの線量分布です この3つの図を比べると アルゴリズムによって線量分布が変化していることが分かります まず Clarkson 法の線量分布では すそ部分 ( コリメータの遮蔽部 ) のある範囲から線量が突然 0 になっていることが分かります これは Clarkson 法のビームグリッド 11 が Computational OCR(XiO に測定データを転送した際に自動的に作成される OCR) のデータ間隔によって決まるためです Computational OCR として登録したデータを超える範囲は計算することができませんので 線量が 0 になります したがって ハーフビームをつなぎ合わせると線量が 0 になる部分で急に線量が下がるため 左図のような段状の分布が生じます 11 ビームグリッドと計算グリッドについては XiO におけるグリッドとは? の節で詳しく述べています

59 Clarkson Convolution Superposition 図 53 XiO の計算によりハーフビームを重ね合わせた様子 ( 左 ) Clarkson ( 中央 ) Convolution ( 右 ) Superposition の結果 計算グリッド =0.2x0.2x0.2 TERMA extent=4 cm X=0cm において規格化 計算グリッドを変化させたとき XiO において 各アルゴリズムの計算グリッドを 2 mm から 5 mm へ変更したときの X=0 付近における線量分布を 図 52 に示します Clarkson 法では 前述のようにビームグリッドが Computational OCR のデータ間隔によって決まっているため 計算グリッドが変わってもビームグリッドは変化しません つまり 表示される計算結果が 5 mm 間隔になるだけで 元のビームグリッド上での計算自体は変わりません しかし Convolution/Superposition では 計算グリッドによってビームグリッドのサイズが決定されるため 計算グリッドが変化すると TERMA やカーネルの計算結果が変化します 中央図と右図では ハーフビームの照射野外の線量分布の変化が照射野内に比べて大きくなっています これは 照射野外のような線量が低い部分ではグリッドのサイズのわずかな違いが散乱線の違いとしてすそ部分の線量分布に顕著に表れるためと考えられます 対称な2つのハーフビームをつなぐと理想的には平坦になるため 突然つなぎ目を境に線量が大きく変化すると目立って見えるのです

60 図 54 計算グリッド 2mm と 5 mm の計算結果比較 それぞれ ( 左 )Clarkson ( 中央 )Convolution ( 右 )Superposition による計算 TERMA extent を変化させたとき Convolution/Superposition において TERMA extents を 4 cm から 8 cm へ変更したときの X=0 付近における線量分布を 図 53 に示します TERMA の計算までは Convolution と Superposition は同じ結果ですが カーネルの重畳積分を行う過程が異なるため 最終的な計算結果は同じにはなりません 以上のように ハーフビームをつなぎ合わせた場合には 計算条件によってつなぎ目の分布が大きく変化する可能性があります 計算結果は それぞれのビームや計算条件によって異なるため 一概にどの位変化するか言及することはできません 実際にハーフビームを用いた治療を実施される際には 事前に治療機の線量分布を実測して確認することをお勧めいたします

61 図 55 TERMA extents 4 cm と 8 cm の計算結果比較 ( 左 )Convolution ( 右 )Superposition による計算

62 ある点 (weight point) ではなくある領域に入る線量を指定するには? 通常 XiO での投与線量は ビームごとに定めたある点 すなわち Weight Point に対して 例えば 点 A に 60Gy 投与したい というように設定します しかし治療プロトコルで決まっている場合や 患者間比較を行う場合には 点に対する処方ではなく D95 や D90 などの線量指標で処方を設定しなければならないことがあります このような際には まず仮の投与線量で計算を行ったあと 線量分布全体にある係数を掛け算して D95 や D90 が指定している値になるように修正を行います もちろん MU 値にもその同じ係数が掛け算されます 例えば D95 として 72Gy を投与したい場合を例に具体的な手順を書くと 以下のようになります (1) まず仮の投与線量を設定して 通常どおり線量計算を行います (2) 次に DVH を開いて PTV 体積の 95% をカバーしている線量を読み取ります (6560cGy とします ) (3) 次に Beam Weight ウィンドウを開いて Rescale (prescribe) Beam Weights ボタンをクリックし Rescale Weights ウィンドウを開きます (4) Prescribe to の指定を point から Isodose Line に変更してから 変更前の 95% 線量 (6560cGy) を Isocurve Value に 変更したい 95% 線量 (7200cGy) を Prescribed Dose に入力し OK ボタンをクリックします

63 (2) Weight 画面から Rescale Beam Weight を選んで (1) まず DVH を見て今の 95% 線量を求めて 仮の D95 (3) 今の 95% 線量を希望の線 量に設定しなおします 設定したい D95 図 56 ある領域に入る線量を指定したいときの操作方法この例では 仮に計算した D95 が 6560[cGy] だった場合 それを 7200[cGy] に変換する例を示しています 実際に行われているのは 線量分布全体 ( と MU 値 ) を ( ) 倍する という単純な処理です

64 不均質補正を細かく制御するには? 不均質補正をあえて行わない理由は決して多くありませんが なんらかの研究や比較においては 不均質補正を OFF にしたいことがあるでしょう また 造影剤を使ったことにより CT 取得時の患者さんの状態と 照射時の患者さんの状態が違っているような場合には その部分だけ CT 画像のCT 値を使用せず 指定した電子密度値で変更すべき場合もあります 体内の金属によってアーティファクトが出てしまっている場合にも そのアーティファクトを取り除いてしまわないと正しい線量計算ができないようなケースもあります XiO では いくつかのレベルで不均質補正のあるなしと電子密度の設定の制御を行うことができます 具体的に記述すると以下の 4 通りになります (1) 体輪郭内の全領域を電子密度 =1 とする (2) 体輪郭内の全領域を電子密度 =1 とし 例外として体内のある輪郭に対して別の電子密度を設定する (3) 体輪郭内の全領域を CT 値から換算した電子密度とする (4) 体輪郭内の全領域を CT 値から換算した電子密度とし 例外として体内のある輪郭に対して別の電子密度を設定する 通常の臨床利用で 不均質補正を使用する 場合は (3) の方法を使います 造影剤や金属アーティファクトの補正をしたいときには (4) の方法を使います 次にこの (1)~(4) の設定方法をご紹介いたします (1) 体輪郭内の全領域を電子密度 =1 とするこの方法を使うには Teletherapy で プルダウンメニューの [Dose]-[Calculation] -[Setting] を選んで Dose Calculation Settings ウィンドウを表示させ Heterogeneity Correction を No にします これは不均質補正を行うか行わないかを制御するものですので これを No と設定すると 体輪郭の内側はすべて水とみなすことになります (2) 体輪郭内の全領域を電子密度 =1 とし 例外として体内のある輪郭に対して別の電子密度を設定するこの方法も同じく Dose Calculation Settings ウィンドウの Heterogeneity Correction を Yes に Pixel by Pixel Calculation を No にします Pixel by Pixel Calculation は 不均質補正を行う場合に CT 画像から得た電子密度を使う (Yes) か 輪郭ごとに設定した電子密度を使用する (No) か を設定するものです 方法 (2) を選んだ場合の 体内の輪郭ごとの電子密度の設定については方法 (4) を見てください

65 図 57 Dose Calculation Setting ウィンドウの例 2 行目の Heterogeneity Correction が 不均質補正を ( どのような形でも ) 行う (Yes) か あるいはまったく行わない (No) かの制御です 3 行目の Pixel by Pixel Calculation は ( たとえ一部の領域でも )CT 画像から読み取った電子密度を使用する (Yes) か すべての領域で手入力した電子密度値を使用する (No) かの制御です (3) 体輪郭内の全領域を CT 値から換算した電子密度とする Dose Calculation Settings ウィンドウにおいて Heterogeneity Correction を Yes に Pixel by Pixel Calculation を Yes にします 通常はこの状態になっているはずです (4) 体輪郭内の全領域を CT 値から換算した電子密度とし 例外として体内のある輪郭に対して別の電子密度を設定する 方法 (4) だけではなく 方法 (2) でも同じ手順となりますが 体内のある輪郭にある電子密度を設定するには Teletherapy でプルダウンメニューの [Edit]-[Assigned Electron Density] を選びます Force CT の項目が No ですと CT 画像から得られた電子密度を使って不均質補正をします これを Yes にすると 指定した電子密度でその輪郭の内部を塗りつぶします この機能を使うと 造影剤や金属アーティファクトが写っている部分の輪郭をとれば 部分の電子密度を強制的に 1( あるいはその他の値 ) にすることができます

66 方法 1 方法 2 方法 3 方法 4 図 58 XiO の不均質補正の制御方法のまとめ 一様な灰色の領域は電子密度 1 の領域で 青い領域は Force CT で手入力で 電子密度を指定した値です

67 Dose-To-Water と Dose-To-Medium について Monte-Carlo アルゴリズムの登場に伴って近年 Dose-To-Water 水に対する吸収線量と Dose-To-Medium 媒質に対する吸収線量との区別をすることが大事になってきました XiO でも電子線モンテカルロ (emc) の導入により どちらで計算するかを選択することができるようになりました この文書ではごく簡単にこれらのことについて触れたいと思います 日常わたしたちが 線量 と呼んでいる量は正確には 吸収線量 です 単位は [Gy]( あるいは [J/Kg]) 簡単にいえば単位質量あたりに与えられた熱量のことです しかし放射線の照射によっておきる温度上昇はごくわずかですから 吸収線量を知るために温度上昇を測るのは容易でなく まったく実用的とは言えません したがってわたしたちは普段 放射線の照射によって起きる電離量から 吸収線量を求めています 空気の電離箱線量計でも半導体線量計でも原理的には同じことですが 線量計の指示値 ( これは電離して 再結合せずに電位計まで届いた電荷量です ) にいくつかの換算係数を掛け算し 空気における電離量 を 水における吸収線量 に換算することによって得られます しかしこの換算にはいくつかの仮定が含まれています 線量計の指示値 M( 様々な補正はすでにされているとします ) を吸収線量 [Gy] にするには D [Gy] = N D,W,Q0 k Q,Q0 M [nc] という計算を行います N D,W,Q0 は 水吸収線量換算係数 k Q,Q0 は 線質変換係数 です ここで主たる役割を担っているのは N D,W,Q0 で ここでは媒質を水だと仮定しています つまりこの掛け算は もし線量計 ( の電離領域 ) が空気ではなく 水だとしたら そこでの吸収線量はいくつになりますか という換算をしているわけです ですから吸収線量を知りたい場所の物質が水でなかったら それは正しい換算ではなくなってしまいます 一般的な場合ではたいていの臓器は水とみなしてよいとされていますが Monte-Carlo のような高精度な計算方法が登場したあとでは これはあまり真実とは言えません ここには2つの誤差要因があります 一つは元素組成に起因するものです 組成が違えば当然 1 個の電離を起こすために必要なエネルギーは違ってきます ( いろいろな表現の仕方がありますが 例えば平均電離エネルギー 俗に W 値と呼ばれる値があります 60 Co のγ 線を照射された水の場合では ev です ) もう一つは吸収線量が 単位が Gy = J/kg であることからわかるように 質量あたりの値であるはずなのに 重量密度ではなく電子密度が基準になっていることです 以上のことから 低密度な部位 脂肪質な部位や 骨などリンやカルシウムが多く含まれていてかつ高密度な部位は ある程度の誤差が乗ってくると考えられます

68 ここで ある線量評価点に対して そこを水だとみなした場合の線量を Dose-To-Water D w 実際の物質通りだとした場合の線量を Dose-To-Medium D m と呼ぶことにします D w は 電離箱で測って N D,W,Q0 で換算した線量です 電離箱線量計で測定したビームのデータを元にして計算を行う Clarkson や Pencil Beam や Convolution などのアルゴリズムでも やはり取り扱っているのは D w です だから わたしたちがこれまで考えてきた 吸収線量 はほとんどすべて D w であって より正確な吸収線量である D m とはずれているのです ところが Monte-Carlo アルゴリズムでは事情が異なります Monte-Carlo アルゴリズムでは物理的な反応過程までさかのぼって計算をしているため 原理的に最初に求まるのは D m です もし D w を知りたければ 求まった D mv を 阻止能比の表を用いて換算する必要があります D m と D w の違いは 生物効果を考えるときには意識しておかなければなりません D w で数えて 60 Gy を投与した場合 それは D m で数えると 60 Gy ではなくて 58 Gy だったり 61 Gy だったりするかもしれません しかしより生物効果を忠実に再現しているのは D m D w のはたしてどちらでしょうか? 常に有意な差があるわけではありませんが 尐なくとも現象に忠実な取扱いをしている分 D m の方が信頼できると考えるべきです 治療計画上で D m を使うのは 生物効果のばらつきが尐なくなることが見込めるというメリットはあります しかしどの場合にも有意義な効果があるとは言えません 実際に D m と D w とのずれを見積もると 軟組織ではおそらく 1 % 程度です しかし骨の近くでは 10 % は見ておいた方がいいでしょう つまり腫瘍の部位によって程度は違ってきます D m を使う方法のデメリットとしては いままで蓄積してきた処方を尐し変更しないといけない可能性があることと QA plan の計算を行うときには D w に戻さないといけないこと 2 通りの値を併用することで混同する危険が生じること などがあげられます 逆に治療計画上で D w を使う場合は わたしたちが慣れ親しんだやり方の通りです 測定との比較が楽であることと これまでの経験で培った処方をそのまま使えることが メリットとなります 一方で 生物効果の予測性をもう尐し正確にできる可能性があるのに あえてそうしないというわけですから これはデメリットと言えるでしょう 次のページの図は XiO 4.64 の electron Monte Carlo で 21MeV の電子線を計算した場合の D m と D w の線量分布を比べたものです この場合では骨の部分で D m と D w が 3% 近く異なっており DVH 上でも明らかな影響が出ています これは XiO emc に限った話であって ほかの Monte-Carlo 計算でも同様の傾向になるかどうかは自明ではない ということに注意してください ユーザーはこのような計算を何通りか行って 線量分布への影響を考慮した上で D m と D w どちらを使うか 決めなければなりません 参考文献を下記にお示しいたしました どうぞ参考にしてください

69 XiO On-line Help Electron Monte Carlo Algorithm, p.24 (Utilities から Reference Library をたどってください ) Chetty et al., Report of the AAPM Task Group No. 105, 2007, Medical Physics 34, 4818 J V Siebers et al., Converting absorbed dose to medium to absorbed dose to water for Monte Carlo based photon beam dose calculations, 2000 Phys. Med. Biol 図 59 XiO の不均質補正の制御方法のまとめ Dose-to-Water 表示 ( 左上 ) と Dose-to-Medium 表示 ( 右上 ) 差分( 左下 ) です 浅いところでは DW の方が DM より 3% ほど低めに 逆に骨の部分では逆に DW の方が 3% ほど高めにずれているのがわかります DVH( 右下 ) でも PTV はさほど変化がないのに比べて 下顎骨は大きく変化しています ( 実線が Dw 破線が Dm です )

70 XiO が出力した DVH を他の PC 上で解析するには? XiO には DVH を出力する機能がありますが それを数値データとして取り出す方法について DVH を画面に出力 ファイルに出力 Excel に取り込んでグラフを作る手順までをご紹介します XiO 上に出力されたファイルを PC に転送する方法については割愛いたします FTP ソフトウェアを用いる方法や USB メモリ上にファイルをコピーする方法などがありますので ご自身でご検討ください XiO で DVH を出力させる方法には ツールバーのアイコンを使う方法と プルダウンメニューから行う方法の2 種類あります 前者の方が簡単で 後者はやや細かい設定ができるようになっていますが 出力される DVH は基本的に同一のものです DVH のファイルへの出力の際は後者のプルダウンメニューの方法を使う必要があります ツールバーのアイコンを使う方法 Teletherapy において Dose モードを選択していると ツールバーの右側に Histogram アイコンが出てきます これをクリックすると Histogram ウィンドウが表示され さらに分割された画面のひとつが DVH 用に割り当てられます 表示したい輪郭を選べばその DVH が表示されます 他に縦軸 横軸の意味など簡単な設定項目があります 図 60 ( 左 )Teletherapy で Dose モードを選択していると Histogram アイコンが表示されています ( 右 )Histogram アイコンをクリックすると Histogram ウィンドウが現れます

71 プルダウンメニューを使う方法同じく Teletherapy における Dose モードで プルダウンメニューの [Dose]-[Histogram]- [New/Edit] を選択します この後の手順は二つのウィンドウで進めます 一つめは Full Histogram ウィンドウで DVH の縦棒の幅などの設定ができます Full Histogram ウィンドウで OK をクリックすると二つめの Histogram Report ウィンドウが表示され ここで輪郭を選択し Accept をクリックすることで DVH の表示ができます ( 蛇足ですが この Histogram Report を使えば 輪郭 A+ 輪郭 B の DVH や 輪郭 A と輪郭 B の重なった部分の DVH といった輪郭間の演算ができます) 図 61 プルダウンメニューから Histogram を選ぶとまず Full Histogram ウィン ドウが現れます OK をクリックすると Histogram Report ウィンドウが現れます この Histogram Report ウィンドウで どれかひとつでも Histogram を表示させると 下の方に Save DVH for RTOG というボタンが現れます これをクリックすると 下記の場所に DVH の数値データがセーブされます /FOCUS/rtp1/<clinic ID>/patient/<patient ID>/rtog_dvh.dat これはテキストファイルですので読むことができます 中身は 図 60 のようになっています

72 XiO Dose Volume Histogram FusionProstate 4fieldProstate PTV mm resolution 728 bins Thu May 15 20:51: Min. Bin Dose (cgy), Bin Volume (cc) 0, , , , , , , , , , , , , XiO Dose Volume Histogram FusionProstate 4fieldProstate Bladder 1.00 mm resolution 728 bins Thu May 15 20:51: Min. Bin Dose (cgy), Bin Volume (cc) 0, , , 図 62 rtog_dvh.dat の中身 ( 抜粋 ) 表示されただけの本数が連結されて記述されています 出力されるファイルは一つだけですが このファイルの中では 表示した分だけ DVH 曲線が連結されて出力されています この例では最初の輪郭は PTV2 で 次の輪郭は Bladder となっています 1.00 mm resolution というのは Full Histogram ウィンドウで指定した空間分解能で 728 bins というのは ヒストグラムの縦棒が 728 本あるという意味です 1 本の幅も Full Histogram ウィンドウで指定しますが この場合は1 本の幅が 10 cgy で 最大線量が 7280 cgy だったので 728 本の縦棒があることになります このファイルを取り込む場合には Excel で [ ファイル ]-[ 開く ] または [ データ ]-[ 外部データの取り込み ] を行い テキストファイルを カンマやタブなどの区切り文字によってフィールドごとに区切られたデータ として読み込めば OK です このデータファイルで注目していただきたいのは ヒストグラムの横軸が % 表示ではなく cgy 表示 ヒストグラムの縦軸が % 表示ではなく cc 表示 データが 積算型ではなく 微分型で書かれている という点です これをこのまま Excel に読み込みますと 図 61 のようなグラフになります

73 Volume [cc] DVH from XiO Output PTV Bladder Absolute Dose [cgy] 図 63 XiO が出力した DVH データをそのまま Excel に取り込んでグラフ化した例です 微分表示になっていることと 縦軸が % 表示ではなく cc 表示であることに注意してください もしこれを見慣れた積算型の DVH にしたい かつ縦軸を % 表示にしたい という場合は Excel 上で尐し操作をしなければいけません 下に簡単な図を用意しましたので これを参考にしていろいろお試しください (100% 線量がいくつであるか~ 図中の青い楕円部分 ~は手で補わなければいけません ) 体積の総和処方線量 100 を入力 この部分をグラフにすると! 1つ上のセル - 体積 体積の総和 オリジナルの数表 線量 処方線量 100 図 64 微分表示 縦軸 [cc] となっている rtog_dvh.dat( 図中緑枠内 ) を読み込ん で 積算表示 縦軸 [%] の DVH のグラフを書くための Excel ワークシートです これ も 2 本の DVH がある場合の例です

74 Volume [percentage] 最終的にできあがったグラフは下の 図 63 のような感じです XiO で出力されるものと同じも のが表示されているはずです DVH from XiO Output PTV Bladder Relative Dose 図 65 上の Excel シートによっ て積算表示 縦軸 [cc] に変換された DVH のヒストグラムです

75 XiO が出力したプロファイル ( 含 PDD) を他の PC 上で解析するには? XiO ではプロファイルを画面に出力することができます XiO では profile と呼んでいますが ビーム軸に直行する線上だけではなく さまざまな位置 角度の線上で線量分布を表示することができます 例えば深部線量分布を off-axis で見ることも可能です しかしこうやって表示したプロファイルも Dose Profile ウィンドウを開けている間だけしか表示されませんし XiO 上では数値データとして解析することはできません そこで XiO でプロファイルを出力し データファイルに書き出す方法と それを Excel で読み込む方法についてご紹介します XiO でプロファイルを出力する際には Teletherapy の Dose モードで サブツールバーの Dose Profile アイコンをクリックするか プルダウンメニューから [Dose]-[Dose Profile] を選択して Dose Profile ウィンドウを開きます 普段 XiO の画面は四つあるいは六つ程度に区切ってお使いになっていると思いますが Dose Profile ウィンドウの SPV Subwindow Number は Profile を見ていくスキャンラインをどの Single Plane View( つまり Coronal Sagittal Axial などの画像 ) で引くか を指定するものです 次の DP Subwindow Number は Profile をどの画面に表示するか を指定するものです DP Normalization は縦軸の指定で通常は Absolute もしくは Selected Point で指定します 実際に書く Profile のスキャンラインの定義は 例えば Axial 画面上で定義する場合は X(cm) Z(cm) Angle となっているはずです この指定した座標が Profile の原点となり Angle で Profile をとっていくスキャンラインの走る方向を指定します Range の指定でグラフの縦横の最大 最小値を決めることができます 最大 10 本の Profile を描くことができます さてこれで Profile を画面上に出力することができました この Profile をテキストファイルとして出力するには 中ほどにある ASCII Data Output をクリックします そうすると Profile ごとに別々のファイルとして /FOCUS/tmp/network/dose_profile/DP_<number> が生成されます DP_<number> というのは DP_1 DP_2 DP_3 という風に連番をつけてファイルが作られる という意味です もしこのディレクトリにすでに DP_15 というファイルがあったら 次に作るファイルは DP_16 から始まるので注意してください このファイルは Excel でタブ区切りテキストとして簡単に読むことができるので グラフにするのも容易です

76 図 66 Dose Profile を表示した例と これを Excel に取り込んだ例です この場合は Y-Z 平面 すなわち Sagittal 画像上でスキャンラインを定義しています 一つだけ注意しておかなければいけないことがあります この Dose Profile は線量分布計算の結果から作られますから profile を出力する前に計算グリッドのサイズを十分細かくしておく必要があります もし計算グリッドが荒いまま profile を出力してしまうと 全体に折れ線グラフのような曲線になってしまい 測定と比べるような用途には使えなくなってしまいます

77 付録 :Teletherapy の Source Data に表示される各項目について XiO の Teletherapy において作成したプランの計算が終了すると プルダウンメニューから [Reports]-[Source Data] で Source Data を表示させることができます ( 画面の上では Teletherapy Source と表示されています ) この出力によって私たちはビームのジオメトリや各ファクターなどを知ることができます まず どのような項目が表示されているのかを見てみましょう 下図は Source Data の例です Source Data には Clinic Name や Patient ID Plan ID といった プランや患者に関する基本情報が記載されています 図中の青枠で囲われた部分に項目名が示されています これらのデータは Beam Weight が ON になっているビームのみ表示されます 図 67 Source Index の一般的な例

78 これらの表示の形式はいろいろな理由で変わります XiO のバージョンや初期設定により表示の順番が異なったり そもそも表示されないこともあります またビームの性質によって現れたり現れなかったりする項目もあります ですからそのすべてを網羅するのは困難です もしここに示す以外の項目があったときには XiO の On-Line Help から What is the Source Data Report? のページを参照してください それでは青い枠で囲われた項目が何を示しているのか 上から順に見てみましょう Beam Number Beam Number の下の行が それぞれの Beam に対応しています 原体照射のときのみ Arc Number が表示されます Description 治療計画においてビーム設定時にコメントを付けていた場合に表示されます コメントを登録 していない場合は空欄になります Machine ID 治療計画に使用したビームデータの名称です Collimator コリメータの設定 (Sym もしくは Asym) Sym 左右 頭足方向のコリメータが対称に動作 Asym 左右 頭足方向のコリメータが非対称に動作 Setup/Dist(cm) 治療計画のセットアップ ( SAD SSD ROT CNF ) と基準となる距離が表示されます ROT は Rotational CNF は Dynamic Conformal を示します Dist は一般的には 100 cm となります SSD ビーム中心軸に沿った線源 体表面距離 線源から体表面までの距離をさします Setup が ROT で Arc が 0 でない場合 --- と表示されます ビーム中心軸が Patient を通過しない場合 N/A と表示されます Wt fan SSD Wt fan SSD 線源と weight point を結んだ線に沿った線源 体表面距離を CAX に投影したもの 線源から最初に電子密度の存在するボクセルまでの距離をさします 前述の SSD とは距離の定義が若干異なるため weight point がビーム中心軸上にある場

79 合でも異なる数値が表示されることがあります 12 Field Size at Isocenter アイソセンターにおける照射野の大きさが表示されます Field Size(cm) ジョーコリメータの左右方向と頭足方向の開度です Sym のときは開いている幅が表示され Asym のときはどの方向にどの位開いているのかが表示されます 例 )10 10 の正方形照射野を形成すると Sym のとき Width 10 Length 10 と表示されます Asym のとき LW/RW 5/5 UL/LL 5/5 と表示されます Coll. Eq. Square(cm) 4 (A/P) で算出されるコリメータ等価照射野です Blk. Eq. Square(cm) ブロック等価照射野が表示されます これは MLC やブロックなどが作る不整形照射野の透過正方形をある方法によって求めたものです この等価正方形は幾何学的な方法で求まるものではなく 線量計算の過程で計算される中 間パラメータです 算出方法はアルゴリズムによって異なります 13 Gantry/Coll angle(deg) ガントリーとコリメータの角度です Couch(deg) カウチの角度です Isocenter/Beam entry Iso と Entry のいずれかが表示されます Iso の場合 次の項目 ( X, Y, Z ) で表示されるのはアイソセンターの座標です Entry の場合 ( これは SSD セットアップのときに限ります ) 次の項目で表示されるのはビーム入射点 (beam entry point) の座標です X, Y, Z Isocenter/Beam entry の項目で指示された点の座標です Tx aids: Treatment Aids の略で このカテゴリーに MLC やブロック ウェッジの表示が記載されます 12 詳細については XiO が出力する SSD について を参照してください 13 詳細については XiO が出力する等価正方形について を参照してください

80 Port 使用しているポートの種類により以下の項目が表示されます 複数の種類を使用している場合は / で区切ってすべてのポート種類が表示されます --- ジョーコリメータしか使用していないとき Aperture アパーチャーが使用されているとき Blk ブロックが使用されているとき CmpBlk 補償フィルタが使用されているとき MLC MLC が使用されているとき SegMLC(x) IMRT において MLC セグメントがあるとき x には MLC セグメントの番号が入ります DYN CONF MLC による原体照射のとき Port/MLC normalization 相対線量指定 14 モードで利用しているときに ブロックや MLC を使用した場合 投与線量の設定方法の選択を表示する項目です blocked ブロックや MLC を透過して weight point に到達する線量で 投与線量を設定した場合の表示です opened ブロックや MLC を挿入しない状態で weight point に到達する線量で 投 与線量を指定した場合の表示です この設定方法を用いた場合 最終的な線量計算で weight point に届く線量は Source Data に表示される投与線量よりも小さくなります 絶対線量指定の場合は必ず blocked となります Calc algorithm そのビームの線量計算に使用したアルゴリズムを示します Clarkson Convolution Superposition Fastsuperpos (Fast-superposition) などがあります Weight (cgy)/no. fractions weight point への投与線量と照射回数が表示されます X, Y, Z weight point の位置を座標で表示します Defined at weight point の位置がどのように定義されているかを示します Collimator の設定 ( Asymmery または Symmetry ) によって異なります Asymmetry の場合 Iso.Depth Fld.Ctr. 照射野中心 アイソセンター面に weight point を置いた場合 Ref Depth Fld. Ctr. 照射野中心 reference depth 深 (dref) に weight point を置 14 詳細については XiO の Weight Point とは? を参照してください

81 いた場合 Def.Depth Fld.Ctr. 照射野中心 指定した深さに weight point を置いた場合 Arb.point 座標値 特別な点( 輪郭 の重心 ) interest point や marker で指定する場合 他のビームの weight point で指定知る場合 などです 座標値で指定する場合は ビーム軸に乗った座標を使うか 患者に乗った座標を使うかの選択が Edit Beam ダイアログ内にあります Symmetry の場合 Isocenter アイソセンターに weight point を置いた場合 Ref.depth ビーム中心軸上 reference depth 深 (d ref ) に weight point を置いた場合 Def.depth ビーム中心軸上 指定した深さに weight point を置いた場合 Arb.point 座標値 特別な点( 輪郭 の重心 ) interest point や marker で指定する場合です (Sym の場合と同じです ) Depth; skin(cm) 体表面から weight point までの深さ ( 実際の深さ ) が表示されます Effective; skin(cm) 体表面から weight point までの実効深 ( 水等価深 ) が表示されます 15 これは患者データの密 度の変化を考慮し 水中で同等の減弱を示す距離で示したものです これを深さとして使うことで 部分的に不均質補正を取り入れることができます TAR/TPR/PDD TPRxPSCF/PSCF(0)(blk と表示されている場合 TPR (d eff, blk) [ PSCF(blk) / PSCF(0) ] を示します d eff は前述の Effective; skin PSCF はファントム散乱係数 blk はブロック等価照 射野 (Blk.Eq.Square) を示します XiO では TPR TSCF PSCF が同じ基準条件 d ref, A ref ( 例 :10 cm 深の 10x10 cm-2) で規格 化されています TPR (d eff, blk) [ PSCF(blk) / PSCF(0) ] というのは分かりづらい表現ですが これは TAR (d eff, blk) のことです そのことを以下に示します PSCF blk TPR d eff, blk PSCF 0 = D(d eff, A blk ) D(d ref, A blk ) D(d ref, A blk ) D air (A blk ) D(d ref, A ref ) D air (A ref ) 灰色の部分は互いに打ち消しあうので D(d ref, A ref ) D air (A ref ) D(d ref, 0) D air (0) 15 詳細については XiO が出力する深さについて を参照

82 = D(d eff, A blk ) D air (A blk ) D(d ref, 0) D air (0) D(d ref, 0) D air (0) = TAR d ref, 0 TAR の 0 照射野は一次線のみを考慮することを示しているので TAR(d ref, 0) = exp μ d ref d ref = 1 したがって PSCF blk TPR d eff, blk PSCF 0 = D(d eff, A blk ) D air (A blk ) = TAR(d eff, A blk ) 本項目に表示されている数値は 表示されている Blk.Eq.Square の値から TPR の数値を求めて算出したものではないことに注意してください Blk.Eq.Square はたまにおかしな値を出 すことがありますが 16 それは TPR の値には影響しません At Depth Depth; skin(cm) の深さにおける TAR/TPR/PDD の数値を示します At Effective Effective; skin(cm) の深さにおける TAR/TPR/PDD の数値を示します プログラム内部で実際に求まった weight point における線量と その点での基準線量 (= 空中線量 ) の比として内部で計算される数値です そのため Depth; skin と Effective; skin に同じ深さが表示されていても それぞれの TAR/TPR/PDD の数値が異なる場合があります PSCF(0)/PSCF(ec) 0 0 における PSCF とコリメータ等価照射野 (Coll.Eq.Square) における PSCF XiO に登録 されている PSCF データから引用される PSCF(ec) については 線形に補間して求めます Dose Output Coll.Eq.Square の照射野サイズにおける Dose Output ここで表示される Dose Output は [d ref での Calibration dose rate (cgy/mu) ]x TSCF(Coll.Eq.Square) に等しい SCD/SWD 16 XiO が出力する等価正方形について を参照してください

83 SCD と SWD SCD 線源 校正点距離 (source-to-calibration point distance) これは線源から Calibration Dose Rate(cGy/MU) や TSCF を測定した位置までの距離で ビームデータに登録された固定値です SWD 線源 weight point 間距離 (source-to-weight point distance) Ref. Depth or Dmax(cm) これは基準深 つまり Calibration Dose Rate(cGy/MU) や TSCF を測定したときの深さで ビームデータに登録された固定値です 多くの場合は 10cm 深で測定しているので 10.0 と表示されるはずです Tray Factor(composite) トレイ係数です ブロックを使用した時のみ表示されます Min or MU(open/wdg) XiO により算出された MU が表示されます Integer MU(open/wdg) Min or MU を小数第 1 位四捨五入で整数化した MU が表示されています

84 Source Data に表示される項目は 使用しているビームデータの種類や作成したプランの内容によって若干異なります 以下では XiO にあらかじめ登録されているデモデータを使って 以下のようなパターンを挙げながら Source Data に表示される各項目についてご説明します パターン 1: シンプルな矩形照射野パターン 2: ウェッジの入った照射野パターン 3: ボーラスを使用した照射野パターン 4: ブロックを使用した照射野パターン 5: シンプルな電子線矩形照射野パターン 6: ボーラスを使用した電子線照射野パターン 7: ブロックを使用した電子線照射野 以降の例では 下図のような 30x30x30-cm の仮想ファントムを Patient Data として使用しま す 座標は ファントムの中心を (0,0,0) とします 各軸の方向は図の通りです 相対電子密度 は一様に 1.00 であるとします Patient ID:cmsPHANTOM Patient name:phantom, CMS Studyset ID:Phantom30 Description:Phantom 30 X 30 Y Z 30 cm X 30 cm 30 cm 図 68 仮想ファントムの図

85 パターン 1: シンプルな X 線矩形照射野 セットアップ :SAD 100 cm ウェイトポイント :10 cm 深照射野 : ジョー 10 cm 10 cm (Elekta は MLC 有 ) Elekta MLCi タイプの治療機の場合 後述の Beam Number1 を参照 一般的な Elekta 治療機は Length 方向のジョーと Width 方向のバックアップジョー Width 方向の MLC による3 段式の構成です XiO において照射野を形成すると自動的に MLC が付随するため ジョーコリメータのみのプランを作成することはできません (Beam Modulator タイプの場合 JAW が W=21cm L=16 cm に固定されているため Coll.Eq.Square は常に cm になります ) MLC Backup Jaw Length Jaw Varian 治療機の場合 後述の Beam Number2 を参照 一般的な Varian 治療機は Length 方向と Width 方向のジョー Width 方向の MLC による 3 段式の構成です したがって ジョーのみの照射野を作成することが可能です Length Jaw Width Jaw MLC Siemens 治療機の場合 後述の Beam Number3 を参照 一般的な Siemens 治療機は Length 方向のジョーと Width 方向の MLC による 2 段式の構成であるため 本来はジョーのみの照射野を作成できません しかしながら XiO の取り扱いでは 矩形照射野の場合 MLC をモノブロックの Width ジョーとみなしているので ジョーのみの照射野を計画することが可能です Length Jaw MLC 図 69 仮想ファントムの図

86 これら 3 つのビームの Source Data は以下のようになります 図 70 各治療機メーカーの通常 X 線の Source Index の例 各項目の意味は 前述の通りです ここでは 緑色の破線で囲われた項目と水色の点線で囲 われた項目に注目してみてみましょう

87 point 座標の表示 セットアップは SAD 距離は 100 cm SSD は 90 cm( 深さが 10 cm のため ) アイソセンターの座標 (X,Y,Z) は (0.00,0.00,5.00) 投与線量は 1000 cgy ウェイトポイントの座標 (X,Y,Z) は (0.00,0.00,5.00) アイソセンター深の照射野中心にウェイトポイントを定義 ウェイトポイントにおける深さは 10 cm アイソセンターの座標 (X,Y,Z) が (0.00,0.00,5.00) となっているのは 患者座標の原点を仮想ファントムの中心としたためです 30 cm の仮想ファントムの中心が原点となっているので 表面から 10 cm の深さは中心から+ 方向 5 cm の位置になります 10 cm 30 cm 5 cm 図 71 数値水ファントムの模式図 point ブロック等価照射野 ブロック等価照射野は MLC もしくはブロックが挿入されているビームにだけ表示される Beam Number1 には MLC が挿入されている Beam Number1 のみ TPRxPSCF/PSCF(0) (blk と表示されており Blk. Eq. Square における TPRxPSCF/PSCF(0) であることを示している ブロック等価照射野は MLC もしくはブロックが挿入されているときにだけ表示されます TAR/TPR/PDD に TPRxPSCF/PSCF(0) のときは コリメータ等価照射野における数値が表 示されていることを示しています

88 パターン 2: ウェッジの入った X 線照射野 患者データ : cm 3 の仮想フ ァントムセットアップ :SAD 100 cm 100 cm 90 cm ウェイトポイント :10 cm 深 照射野 : ジョー 10 cm 10 cm (Elekta Siemens は MLC 有 ) ウェッジ角度 :60 度 30 cm 10 cm 10 cm 深 図 72 ウェッジを入れた照射 上図のウェッジは簡易的に示したもので 実際の状態とは異なります まず 物理ウェッジが挿入されたプランを考えてみましょう Elekta 治療機 ( 外付けウェッジ ) 詳細は後述の Beam Number4 を参照 他治療機の物理ウェッジと考え方は基本的に同じです 図 73 ウェッジを入れた照射 point ウェッジの表示 Wedge ID/Orient ウェッジが挿入されている場合 ウェッジの ID と挿入方向が表示される 挿入方向には ウェッジ方向を定義している向き ( Heel か Toe ) も表記される WF/norm ウェッジファクター ( ブロック等価照射野において照射野中心における値 ) とウェッジ規格化 ( opened か wedged ) が表示される

89 opened ウェッジを挿入した治療計画をたてる際に ウェッジを挿入する前の状態で weight point に到達する線量を投与線量として設定した場合の表示 wedged ウェッジを挿入した状態( ウェッジを透過した後 ) で weight point に到達する線量を投与線量として設定した場合の表示 図 74 ウェッジを入れた照射 の Source Index の例 (Elekta 機 + 外装ウェッジの場合 ) 次に Elekta 治療機の Motorized Wedge の場合を見てみましょう Motorized Wedge 詳細は後述の Beam Number5 を参照

90 図 75 ウェッジを入れた照射 の Source Index の例 (Elekta 機 + 内装ウェッジの場合 )

91 point Motorized Wedge のファクター ウェッジファクターは ウェッジの種類によって大きく変わります 詳細は後述を参照 Motorized のみ Open 照射野と Wedge 照射野に投与される線量 (cgy) が表示される Motorized のみ Frac MU/time(Open ビームと Wedge ビームの MU 比 ) が表示される Motorized Wedge は 60 度の物理ウェッジが入った照射野と OPEN 照射野の組み合わせにより任意の傾きの線量分布を形成するため ウェッジファクターは 60 度の物理ウェッジのファクターしか登録されません つまり Source Data にはどの角度でも 常に 60 度のウェッジファクターが表示されることになります 15 度 30 度 45 度 図 76 Motorized Wedge の角度を変化させたときの Source Motorized Wedge のウェッジファクターは 角度が変わっても変化しません OPEN 照射野の線量とウェッジ照射野の線量を足し合わせると投与線量に等しくなります Frac MU / time(open/wdg) の open と wdg を足し合わせると になります 60 度のときは OPEN の照射野はない (Wedge 照射野のみ ) ということになります

92 さらに Enhanced Dynamic Wedge と Virtual Wedge を見てみましょう Varian 治療機 (Enhanced Dynamic Wedge) 照 詳細は後述の Beam Number6 を参 図 77 Varian EDW を使った照射野の図 Siemens 治療機 (Virtual Wedge) 詳細は後述の Beam Number7 を参照 図 78 Siemens Virtual Wedge を使った照射野の図

93 図 79 ウェッジを入れた照射の Source Index の例 (Varian 機 EDW と Siemens 機 VW の場合 ) Enhanced Dynamic Wedge と Virtual Wedge は照射中にジョーが移動することにより傾きを形成します ウェッジ角度は ジョーが移動中の MU と ジョーが開ききった OPEN 照射野での MU との比で決まります Virtual Wedge はビーム軸中心において投与線量となるように定義されているため ウェッジファクターはどのウェッジのどの照射野でもほぼ1となります 詳細については Clarkson と Convolution / Superposition アルゴリズムにおけるウェッジファクターの違いはどこから生じるか? を参照してください

94 パターン 3: ボーラスを使用した X 線照射野 患者データ : cm 3 の仮想ファントム セットアップ :SAD 100 cm ウェイトポイント :10 cm 深照射野 : ジョー 10 cm 10 cm 100 cm 90 cm MLC 不整形照射野ボーラスの厚さ :1 cm ボーラスの相対電子密度 : cm 10 cm 1 cm 厚 10 cm 深 図 80 ボーラスを入れた照射 図 81 プラン作成例 ボーラスの厚さや相対電子密度は [Report]-[Bolus] から以下の図のように確認することがで きます 図 82 ボーラスのレポート

95 図 83 ボーラスを入れた 照射の Source Index の例 point Bolus 使用時のフラクション ボーラスを挿入すると Tx aids: に Bolus の項目が増えています 今回の例ではフラクションを2 回とし それぞれボーラスあり (bol) ボーラスなし(unbol) としています そのため 各項目に bol と unbol の値がそれぞれ記載されています 電子線の場合 unbol は設定できませんのでご注意ください

96 パターン 4: ブロック ブロックトレイを使用した照射野 ブロックを使用した場合 Patient: cm 3 の仮想ファントム セットアップ :SAD 100 cm ウェイトポイント :10 cm 深照射野 : ジョー 10 cm 10 cm(mlc 有 ) 100 cm 90 cm ブロック :(0,2) の位置を中心に X 方向 2 cm Y 方向 3 cm エレクタ治療機では アパーチャーは使用できません 30 cm 10 cm 10 cm 深 図 84 ブロックとトレイ Composite Tray Factor のみを使用した場合 Patient: cm 3 の仮想ファントム セットアップ :SAD 100 cm ウェイトポイント :10 cm 深照射野 : ジョー 10 cm 10 cm(mlc 有 ) 100 cm 90 cm Composite Tray Factor:0.800 図 85 トレイのみ 30 cm 10 cm 10 cm 深

97 図 86 トレイファクターの設定 [Beam]-[Edit Beam] で表示される Photon Beam ダイアログにおいて Composite Tray Factor を設定することが出来ます ブロックが入っていない状態で Composite Tray Factor を変更すると ビームの出力にその数値が乗じられます つまり 図 84 の場合 が乗じられるので 計算値は全体的に元のビームの 80% の数値となります (20% 減弱することになります ) この方法は ビームが寝台を透過する場合など ビームを全体的に減弱させたいときにも使用することができます

98 図 87 ブロックとトレイとが入 った場合の Source Index の例 Block Equivalent Field は ブロックや MLC によって形成された照射野を対象に計算されま す point Composite Tray Factor 使用時の MU 値 Beam Number 10 の MU 値 MU は 元のビーム (Beam Number1) の MU 値 MU の 80% になっていることが分かります 表示桁数と四捨五入の影響で 厳密に 80% ぴったりにはならない場合もあります

99 最後に 電子線の Source Data を見てみましょう X 線と同様に cm の仮想ファントムを Patient Data として使用します 相対電子 密度は一様に 1.00 であるとします パターン 5~7 のビームの設定は以下の項目が共通です セットアップ :SSD 100 cm ウェイトポイント : ビーム軸上 2 cm 深 Cone ID:10.4 x10.4 パターン 5: シンプルな電子線矩形照射野 図 88 シンプルな電子線矩形照射野

100 パターン 6: ボーラスを使用した電子線照射野厚さが 1.5 cm で相対電子密度が 1.0 のボーラスをファントム表面全体に設定します 図 89 ボーラスを使用した電子線照射野 パターン 7: ブロックを使用した電子線照射野ファントム表面において幅 3 cm のブロックを照射野の片側を覆うように設定します 図 90 ブロックを使用した電子線照射野 幅 3 cm