在放射治疗环境中，对高能X射线敏感的自显影胶片(简称胶片)可以测量高能X射线的能量沉积（即放射剂量，以下简称剂量）。受到高能X线照射后的胶片会自显影，改变胶片本来的黑度。通过扫描仪将胶片数字化成以灰度(像素，下文中灰度和像素将混合使用)值分布的图片，并且通过已知的灰度-剂量校准曲线将灰度分布图转换为放射剂量分布图，从而得到胶片测量到的真实的放射剂量分布。传统的胶片校准方法为了得到灰度-剂量校准曲线，需要繁琐的预测量过程，对多片胶片样本进行照射和分析。本文将开发和实现一种快速高效的个体化胶片剂量校准方法来提高胶片剂量校准的效率。结果显示个体化胶片校准方法无需预测量过程，能够得到准确的胶片测量到的剂量分布。
1 背景介绍
胶片是一种放射剂量测量设备[1,2]。它可以方便的测量二维剂量分布。在受到X线照射后，胶片会改变原有的灰度，通过校准，可以将灰度转换为放射剂量。传统的胶片校准方法需要预先照射一系列胶片样本，并且通过其他测量方法预先得到照射的胶片样本所受的剂量来建立剂量校准曲线[3-7]。传统的胶片校准方法有几处不足，包括不同的胶片扫描朝向，不同的胶片批次，不同的胶片自反应时间都会影响校准曲线的准确性。基于多通道的胶片校准方法可以提高胶片校准的准确性和效率[8,9]。但是前期建立校准曲线的校准工作并没有改变，还是较为繁琐。
近期，基于个体化的胶片校准方法的提出有效地提高了胶片校准的效率[10]。但是，该商业化的软件价格昂贵，使用成本高。本文将在MATLAB平台下，开发和实现个体化的胶片校准方法，使其应用于放射治疗中的放射剂量测量和评估。本文的创新之处在于首次在matlab平台开发和实现了放射治疗环境下的胶片校准算法。
2方法：
作者本人从事放射治疗的质量控制工作，胶片是本单位日常使用的剂量测量设备之一，用于对医用直线加速器产生的X射线进行测量，保证加速器产生的X线在物质中沉积的剂量与治疗计划系统设计产生的剂量一致。本实验采用Varian Eclipse治疗计划系统对治疗计划进行设计，然后在VarianTrilogy 医用直线加速器上进行执行，采用GafChrome RTQA胶片[11]对Varian Trilogy医用直线加速器产生的X线剂量进行测量。测量后的胶片通过本实验开发的算法进行校准，得到最终的剂量分布。本实验在人体模型上进行，不涉及真实病人。
本系统实现的剂量校准算法主要在MATLAB平台下开发实现，分为图像预处理，校准算法实现和胶片剂量校准三个模块
2.1 图像预处理
2.1.1胶片数字化
在本文中，我们将使用一种自反应的放射胶片GafChromicRTQA胶片。此胶片的剂量敏感范围为2cGy-8Gy。胶片将被扫描两次。未照射和照射后的胶片(图2)通过EpsonPerfection V750扫描仪，采用反射模式扫描，数字化成TIFF格式48位的RGB图片，其中红色通道的像素值分布图将被使用。通过反射模式扫描的胶片图像的红色通道，具有高像素值。在胶片经过照射以后，胶片发生自反应，胶片变黑，所以照射后的胶片具有相对低的像素值。为了消去胶片本身的不稳定带来的个体影响，我们使用净像素值图最为胶片最后的灰度图。净像素值图中的每一个像素值通过未照射和照射后的图像对应位置的像素值求得，即以下公式获得：
净像素值=红色通道像素值(未照射)-红色通道像素值(照射后)
2.1.2 剂量分布平面图
用于照射胶片的照射治疗计划将在治疗计划系统中模拟，得到空间的三维剂量分布，从而可以得到胶片平面位置的二维剂量分布图，将此二维剂量分布图保存成DICOM RT格式。输入图像预处理模块，用于校准胶片。
2.1.3净像素值图 vs. 剂量平面图的配准
胶片净像素值图和剂量分布图进行配准，得到像素与像素间的映射关系。在配准前还需要对剂量平面图做预处理，通过缩放和插值使两图拥有一样的图像分辨率和大小。
2.2个体化校准方法的算法描述和实现
经过配准后的净像素值图和剂量分布图具有像素间一一对应的关系。首先，我们将剂量分布图以最大值剂量值进行归一。然后将剂量按照2%的间隔进行分割。间隔大小将会影响剂量校准曲线。相对大的剂量分割间隔将使计量校准曲线趋于光滑，相对窄的剂量分割会使剂量校准曲线更加曲折。在每个剂量间隔中，中位的百分剂量值的点将被标记，并且乘以最大剂量，进行去归一，得到绝对剂量值。然后找出该标记点在对应的配准后的胶片净像素值图上的位置，并且记录该点的像素值。每个剂量间隔将得到一对像素值vs 剂量值对。将这些值对通过三阶多项式拟合，得到该胶片的剂量校准曲线，用于该胶片的剂量校准。由于该方法基于此照射计划的剂量分布平面，该校准方法得到的剂量为相对剂量。该相对剂量可以用于病人的个体化测量验证中。
2.3胶片剂量校准
在得到剂量校准曲线后，将净像素值图中的每一个像素通过计量校准曲线，转换成以放射剂量为单位的剂量分布图。放射剂量的单位为cGy。
2.4准确性测试
为了测试本文中实现的算法的准确性，我们通过Gamma分析[12]来比较使用本文的程序对胶片进行校准的剂量分布和治疗计划系统计算的剂量分布之间的差异。在日常工作中，我们以3%／3mm标准下，Gamma通过率大于90%，作为胶片剂量分布与治疗计划系统计算的剂量分布一致的标准。
3结果
3.1图像预处理
图3为数字化后的原始图像。通过对图3中的图像进行预处理，包括旋转，插值等操作后，再进行配准，得到配准后的净像素值图和剂量分布图。配准后的净像素值图和剂量分布图每一个体素拥有一一对应的关系。图4为未配准的图像，图5为配准后的图像。
图3数字化后的原始图像。(a)胶片未照射时的原始图像；(b)胶片照射后的图像；(c)净像素值图像；(d)治疗计划系统导出的剂量分布图
3.2个体化校准曲线
图6 为个体化算法得到的8张胶片的个体化校准曲线。我们用8个不同的治疗计划照射这8张胶片。在这8张胶片中，胶片1-3来自同一批次，但是不同的自反应时间。而胶片4-8来自另一批次的胶片，并且拥有相同的自反应时间。可以看出，个体化算法可以自适应胶片不同的批次特性，不同的自反应时间特性，得到个体化的校准曲线。
图6通过个体化校准算法得到的8张胶片的个体化校准曲线
3.3对胶片进行剂量校准
通过3.2中的个体化校准曲线，将胶片的净像素值分布校准转换成为剂量分布图,用于评估实际照射的放射剂量分布。图7-a可以看出，净像素值图拥有较高的像素值，图7-b已经将像素值转换为以cGy为单位的放射剂量分布图。此胶片测量的放射剂量范围在0-300cGy，并且不同剂量分布形成的形状清楚可见。
3.4算法准确性比较
通过方法2.4中的分析方法，我们得到了采用本程序校准的胶片的剂量分布和治疗计划系统计算的剂量分布之间的gamma通过率，并与之前的文章进行了比较(表1)。结果显示，本程序的gamma通过率和前人的结果一样，gamma通过率都大于90%。说明胶片校准算法的结果还是较为准确的。当然，影响gamma通过率的因素很多，比如胶片类型。表1中的三个实验分别使用了三种不同的胶片类型，所以最终的gamma通过率并不是完全由校准算法的准确性决定。其他决定剂量校准准确性的因素不一一赘述。但是可以看出，三个实验的gamma通过率都符合大于90%的标准。
表1: Gamma通过率比较
平台
胶片类型
Gamma 通过率
本程序
Matlab
RTQA2
97.90%
Olch, et al [10]
RIT113(商用)
kodak EDR2
91%
Mendez, et al [13]
C++
EBT2
93.30%
4总结
本文实现了一种高效的基于个体化胶片剂量校准的算法。通过该算法，可以高效的将照射后的胶片的灰度(像素值)分布转换为放射剂量分布，用于测量评估放射治疗过程中实际放射剂量的大小和范围。
