elekta赞助的网络研讨会回顾了桑尼布鲁克健康科学中心使用扩散加权成像的经验

多伦多大学和桑尼布鲁克健康科学中心的科学家们回顾了他们中心的首次临床应用Elekta统一MR-Linac。Chia-Lin (Eric) Tseng博士和Angus Lau博士解释了他们如何利用功能成像的MRI序列，包括弥散加权成像(DWI)来评估CNS肿瘤患者，其中大多数是多形性胶质母细胞瘤(GBM)。可以查看完整的网络会议在这里。

DWI是一种量化水分子扩散在MRI图像中形成对比的MRI序列。DWI可用于评估与放疗或其他治疗相关的肿瘤大小变化和功能特征。

作为Elekta MR-Linac联盟的创始成员，Sunnybrook已经使用其Elekta Unity系统治疗了60多名患者，其中42%患有GBM，一种侵袭性脑瘤。该中心在2017年开始了对Elekta Unity装置安装前进行放化疗的GBM患者的前瞻性影像学研究。

Sunnybrook放射肿瘤学家Chia-Lin (Eric) Tseng说:“在MRI模拟器上进行这项研究的目的是前瞻性地了解在病人经历30个治疗阶段时，靶器官和处于危险中的器官的动态变化情况。”“有了Elekta Unity，其中一些变化可能会得到认可，否则如果患者接受常规直线加速器治疗，我们就无法检测到这些变化。”

对于GBM患者中，中心使用一个适应的位置（ATP）的工作流，其中注册CT-SIM每个MRI分数。整个过程大约需要30分钟，但可以低至26个分钟不加研究序列，如磁化传递（MT）和化学交换饱和转移（CEST），曾博士笔记。

“这种方法比适应形状(ATS)更快，因为不需要由放射肿瘤学家重新塑造轮廓，也不需要在Elekta Unity MRI上做额外的组织分割，因为CT SIM已经有电子密度信息，”他说。

Tseng博士介绍了几个临床病例的图像，在整个治疗过程中，通过MR模拟器和Elekta Unity DWI数据集观察到肿瘤体积的显著变化。

刘博士，Sunnybrook研究所和Odette癌症中心的成像科学家，随后讨论了Sunnybrook每日CNS的Elekta Unity多参数成像协议bob体育网赌;协议优化;几何失真校正;与MRI模拟器比较验证;日表观扩散系数(ADC)测量的初步结果;以及束前扫描、束上扫描和束后扫描的比较。

“在协议优化中，目的是最大化信噪比和对比度比，”刘博士说。“我们花了很多时间思考如何最小化由磁场不均匀引起的几何畸变。对于图像引导的放射治疗，这是非常重要的。我们还研究了最佳的b值应该是多少，以确保我们尽可能有效地监测治疗引起的变化。”