RadCalc临床应用研究学术论著分享 | 在Halcyon放疗系统中多算法剂量计算性能基准测试研究

RadCalc 临床应用研究学术论著分享

《Performance benchmarking of AAA, AXB, and CCC approaches against Monte Carlo standards in Halcyon-based radiotherapy》（在基于Halcyon的放射治疗中，对AAA、AXB和CCC方法与蒙特卡洛标准进行性能基准测试）来自山东省肿瘤医院的临床应用研究。

此研究为Halcyon平台下不同剂量计算算法在多样化解剖部位的临床选择提供了数据支持。

作者：赵宇瞳 1,2, 马星民 1,姜泽军 1, 孙伟鹏1, 尹勇 1*

发表于：Frontiers in Physics, 2026年5月15日，第14卷

摘要

背景：准确的剂量计算对于放射治疗至关重要。本研究针对Halcyon平台，以蒙特卡洛（MC）标准为参考，对各项异向解析算法（AAA）、Acuros XB（AXB）和筒串卷积（CCC）方法在不同解剖部位的性能进行了基准测试。

方法：研究对65例临床Halcyon计划进行了匿名化处理，并使用AAA、AXB、CCC及MC方法重新计算；以MC标准为参考，通过2%/2mm标准下的伽马通过率（GPRs）和剂量体积直方图（DVHs）评估相应算法的性能。

结果：AXB在大多数肿瘤部位获得了最高的GPRs；但在肺癌计划中，CCC的表现与AXB相当，且均优于AAA。所有算法在肺组织和计划靶区（PTV）中均表现出系统性的剂量偏差（低估或高估）。在高HU区域和高剂量区域，伽马失败率增加。

结论：尽管AXB通常被认为是最准确的算法，但AAA因其计算速度更快且能保持可接受的精度，同样值得推荐。然而，对于肺部病例，由于CCC性能更优，比AAA更值得推荐。本研究强调了进行二次蒙特卡洛算法验证和应用补偿策略必要性，以有效解决确定性算法固有的不准确性问题。

点击查看完整期刊论文内容：Frontiers | Performance benchmarking of AAA, AXB, and CCC approaches against Monte Carlo standards in Halcyon-based radiotherapy

如需了解更多关于 RadCalc 的详细信息，欢迎访问：

www.radcalc.com

备注：并非所有产品或功能在所有市场有售。