山东大学附属山东省肿瘤医院 李成强

放射物理技术的进步推动着肿瘤放射治疗的发展。本届ASTRO会议放射物理研究热点为人工智能，另外四维影像和治疗、影像组学和质子放疗等领域也有创新性的研究报道。

人工智能深度推动放射物理领域的发展

人工智能(AI)在全球范围内的关注热度日渐升高，其在放疗领域的应用也如火如荼。今年ASTRO第三个主席专场(Presidential Symposium)内容即契合了人工智能在放射物理领域的研究热点。

美国MD Anderson癌症中心的Brock首先报告，人工智能在放射物理领域的应用已经初见端倪，比如靶区和危及器官的自动勾画，放疗计划的自动设计(较为成熟的计划系统软件包括瓦里安基于先验知识的RapidPlan，飞利浦Pinnacle系统基于模板的Autoplan，Raystation基于多目标优化的MCO)，肺通气图模板建立，CBCT图像的重建等。这些尝试都已在临床应用中使患者有不同程度的获益。

报告深入浅出地讲解了人工智能、机器学习、人工神经网络和深度学习间的关系。人工智能正在重建更好的影像、找到更加准确的肿瘤边界，并在快速精确的自动分割、放疗计划的优选、计划QA和肿瘤位置确定等方面均有更加优异的成绩。荷兰Maastricht大学医学中心的Dekker以大数据的视角阐述了人工智能在放疗领域的应用。人工智能将使放疗大部分工作流实现自动化，治疗决策对患者更加有益。

值得注意的是，在其他物理分会场，各研究热点都有人工智能参与的实例，比如使用深度学习的方式实现实时图像引导和剂量分布预测、卷积神经网络实现肝脏自动勾画、基于机器学习的组学特征的快速勾画、利用深度学习神经网络预测非小细胞肺癌局部控制率等。

患者治疗过程中有越来越多的图像资料(多模态图像、CBCT图像、光学表面图像等)、越来越多的勾画信息/计划信息(再计划及自适应计划)和加速器执行状态的检测(MPC、日志文件等)，相信人工智能会在放射物理领域有很大的施展空间。国内物理师也在该领域进行积极的尝试，希望解决临床实际应用问题的同时，为放射物理的发展做出卓有成就的贡献，使患者得到更加精准的放疗。

四维影像及其在治疗中的应用

如何对运动着的肿瘤实施精确的剂量打击一直是放疗关注的重点和难点。美国杜克大学医学中心Ren和加州大学Hu分别就4D-CT/4D-CBCT和4D-MR的研究进展和临床应用做了精彩报告。4D-CT方面目前的研究前沿问题是低剂量重建和运动伪影的降低。其中机器学习也是低剂量重建的方法之一。

4D-CBCT的重建也有学者提供了基于先验知识和机器学习的方式。4D-MR具有高的软组织对比度，灵活的K-空间采样和图像重建，将会在放疗中起到更多更重要的作用，特别是在MRgRT方面。有待解决的问题包括不规则呼吸运动下的图像采集和肿瘤组织对比度的进一步提高。

器官运动影像靶区勾画的精度和剂量传递精度也有进展。在靶区的勾画方面，不同模态的4D图像勾画也存在差异。有研究显示(1081262)在4D-CT和不同加权的4D-MR图像下勾画的肺癌ITV的体积和形状与GTV体积和运动间具有差异。

4D剂量投照方面，悉尼大学Paul Keall团队长期研究DMLC技术(即动态MLC技术：MLC子野序列跟踪患者靶区的运动而动态变化)，我们关注到他们在会上报道了肺癌SBRT的MLC追踪的4D治疗，共治疗17例患者(70个治疗分次)。

MR完美结合加速器呈现放疗设备进步

放疗剂量的精确投照无疑依赖于先进的放疗设备，MR图像无与伦比的软组织对比度及无辐射的实时成像等特点，驱动着全球的放疗研究中心努力研发使用MR与加速器的完美结合。

医科达公司的Unity是世界首台高场强磁共振放疗系统，于2018年6月18日正式获得CE认证。会上英国曼彻斯特大学的Eccles报道了该型加速器不同扫描序列下的图像质量，以期为后续临床应用提供可靠的指导。

美国威斯康辛医学院的Ahunbay报道了在该型加速器上的临床应用前的在线自适应放疗流程的端到端验证测试结果。山东省肿瘤防治研究院作为国内首家引进Unity机型的放疗中心，加速器已经安装完成正在紧锣密鼓地进行系列调试，并将在我院进行临床测试，这是我院继瓦里安Halcyon国内首次进行临床测试的加速器后又一进入临床测试的放疗新利器。另外，质子放疗和生物引导放疗同样备受关注。