離“聽聲辨病”目標還有兩個難點的距離

基于質子誘導聲波信號、小波變換和機器學習的三維劑量驗證

日前，武漢大學和中國科學技術大學醫學物理研究團隊利用質子治療過程中發出的聲波信號，實現三維劑量的在線監測，有望用于質子閃療技術（FLASH）。論文以《基于質子誘導聲波信號、小波變換和機器學習的三維劑量驗證》為題發表在《生物醫學物理與工程快報》上。

據項目負責人、武漢大學物理科學與技術學院教授彭浩介紹，相較于傳統的放療，質子治療一個明顯的優勢是，“布拉格峰”的特性可以讓大多數能量沉積在腫瘤靶區，減少對正常組織的損害。但是在臨床治療過程中，患者的解剖結構、質子束流、病人擺位等因素可能會造成射程和劑量的誤差，導致“布拉格峰”沉積的位置發生改變，產生“打不準”的痛點。尋找一種能實時監測質子束劑量沉積的方法非常有意義, 尤其是結合FLASH閃療。一方面，FLASH的單束超高劑量率特性（＞40 Gy/s），可顯著提高聲波信號的幅度；另一方面，對FLASH而言，一些影響治療精度的隨機不確定性不可以像在傳統治療中通過多天治療來平均，因而在線劑量驗證更為重要。

為解決這一難點，研究人員采用了一種創新性的解決方案：在患者身上安裝傳感器，跟蹤治療過程中組織熱膨脹（能量沉積產生）產生的聲波信號，得到人體內部劑量沉積的情況。此前研究利用時間反演方法，借助GPU加速，重建耗時可壓縮至分鐘。最新工作在此基礎上，團隊通過機器學習的方法，利用小波變換有效的完成特征提取，能進一步降低所需傳感器的數量和重建時間（秒鐘量級），并且模型表現出很好的抗噪性。團隊通過在治療前根據病人的解剖信息和治療方案訓練出個性化的模型，在治療過程中根據實時測量的聲波信號，有望實時在線得到二維或三維劑量分布（2毫米左右驗證精度）。目前方案尚需要解決的兩大難點包括傳感器和病人身體的接觸，以及病人體內聲波傳播參數的準確獲取。

彭浩還提到，雖然短脈沖的高能粒子束打出聲波信號的原理在上世紀80年代首次被發現，但一直面臨的挑戰是信號幅度小、信噪比低。隨著質子束技術的進步，包括FLASH閃療以及低噪聲傳感器的進展，團隊的研究成果有望用于臨床。下一步，團隊計劃在山東淄博萬杰醫院質子中心、合肥離子醫學中心來開展實驗臨床測試。