Bước đầu phát triển công cụ tối ưu góc collimator trong xạ phẫu có nhiều thể tích điều trị

Tạp chí Ung thư học Việt Nam Số 5-2020-Tập 2 
Journal of Oncology Viet Nam - Issue N5-2020-Vol 2 
 325 
BƯỚC ĐẦU PHÁT TRIỂN CÔNG CỤ TỐI ƯU GÓC COLLIMATOR 
TRONG XẠ PHẪU CÓ NHIỀU THỂ TÍCH ĐIỀU TRỊ 
MAI THÁI HỌC1, PHẠM QUANG TRUNG2 
Địa chỉ liên hệ: Mai Thái Học 
Email: hocmaithai1995@gmail.com 
Ngày nhận bài: 09/10/2020 
Ngày phản biện: 03/11/2020 
Ngày chấp nhận đăng: 05/11/2020 
1 ThS. Trung tâm Y học Hạt nhân & Ung bướu - Bệnh viện Bạch Mai 
2 TS. Khoa Xạ trị - Xạ phẫu - Viện Ung thư - Bệnh viện Trung ương Quân đội 108 
ĐẶT VẤN ĐỀ 
Trong nhiều trường hợp khối u não và một số 
bệnh lý sọ não ở những vị trí không thể thực hiện 
được phẫu thuật. Trước khó khăn, thách thức như 
vậy, một số phương pháp điều trị u não và bệnh lý 
sọ não đã ra đời. Một trong các phương pháp đó là 
xạ phẫu. Năm 1967, thế hệ máy xạ phẫu Gamma 
Knife đầu tiên được xây dựng tại nhà máy hạt nhân 
Studsvik với 179 nguồn Cobalt-60 tập trung bức xạ 
từ nhiều hướng, tổng liều hấp thụ tại khối u sẽ lớn 
đủ để hủy diệt chúng, trong khi vùng mô não khỏe 
mạnh xung quanh chỉ nhận một liều nhỏ nên ít bị 
nguy hại[1]. Cho đến nay có rất nhiều phiên bản 
Gamma Knife được nghiên cứu và xây dựng, 
chủ yếu là cải thiện khả năng định vị, tăng số nguồn 
hay thay đổi cơ cấu cung cấp bức xạ đến thể tích 
điều trị. 
Với sự cải thiện không ngừng của bộ chuẩn 
trực đa lá MLC (Multileaf Collimator) trên máy gia tốc 
xạ trị, ngày nay xạ phẫu đã được nghiên cứu tiến 
hành triển khai trên cơ sở một số kỹ thuật xạ trị: 
Intensity Modulated Radiation Therapy (IMRT), 
Volumetric Modulated Arc Therapy (VMAT), 
Dynamic Conformal Arc Therapy (DCAT), Image 
Guided Radiation Therapy (IGRT). 
Tháng 6 năm 2019, Irina Vergalasova và các 
cộng sự trong nghiên cứu của mình đã chỉ ra rằng 
so với xạ phẫu bằng Gamma Knife, xạ phẫu sử dụng 
kỹ thuật VMAT với các cung không đồng phẳng cho 
chỉ số trùng khớp liều Conformity Index (CI) bằng 
hoặc cao hơn; chỉ số suy giảm liều Gradient Index 
(GI) tương đồng với thể tích điều trị đường kính lớn 
hơn 1cm, thấp hơn với thể tích điều trị đường kính 
nhỏ hơn 1cm; thời gian điều trị giảm đáng kể[2]. 
Với những trường hợp bệnh nhân có 1 thể tích 
điều trị thì việc lập kế hoạch xạ phẫu sử dụng kỹ 
thuật VMAT hoàn toàn có thể thực hiện dễ dàng. 
Tuy nhiên, những trường hợp có từ 2 thể tích điều trị 
trở lên trên một kế hoạch thì có một vấn đề thường 
xuất hiện đó là cầu liều giữa các thể tích điều trị và 
chính những điểm tại vùng cầu liều này làm chỉ số 
Gamma Pass Rate thấp khi kiểm tra chất lượng kế 
TÓM TẮT 
Đối tượng: Nghiên cứu này bước đầu phát triển công cụ tính toán tối ưu góc Collimator cho xạ phẫu 
có từ hai thể tích điều trị trở lên để khắc phục hiện thượng cầu liều và cải thiện chỉ số Gamma Pass Rate 
khi kiểm tra chất lượng kế hoạch điều trị. 
Phương pháp: Kích thước, tọa độ các thể tích điều trị được xác định trên phần mềm lập kế hoạch 
Eclipse v13.6 là dữ liệu đầu vào của công cụ tối ưu góc Collimator. Với mỗi góc Collimator, có vector 
Collimator tương ứng qua đó xác định một mặt phẳng nhận vector Collimator làm vector pháp tuyến gọi là 
mặt phẳng chiếu. Thực hiện quay Gantry hết một cung, mỗi góc quay tính diện tích chồng chập các hình 
chiếu của các thể tích điều trị trên mặt phẳng chiếu cộng vào tổng S. Góc Collimator tối ưu là góc có tổng 
diện tích S nhỏ nhất. 
Kết quả: Đánh giá 5 trường hợp được chỉ định xạ phẫu, có từ 2 đến 3 thể tích điều trị, kế hoạch được 
lập với góc Collimator theo khuyến cáo của công cụ tối ưu đều cho kết quả giảm cầu liều và tăng chỉ số 
Gamma Pass Rate trong khi vẫn giữ được chất lượng kế hoạch so với kế hoạch chưa tối ưu. 
Từ khóa: Xạ phẫu, Collimator, cầu liều, Gamma Pass Rate. 
Tạp chí Ung thư học Việt Nam Số 5-2020-Tập 2 
Journal of Oncology Viet Nam - Issue N5-2020-Vol 2 
 326 
hoạch. Nguyên nhân xuất hiện cầu liều là do góc 
Collimator chưa hợp lý dẫn đến những khoảng trống 
giữa các thể tích điều trị và do đó, khi tính phân bố 
liều sẽ xuất hiện vùng cầu liều giữa 2 thể tích điều 
trị. Vấn đề này có thể giải quyết khi thay đổi góc 
Collimator. 
Về mặt lý thuyết, để giải quyết vấn đề cầu liều 
thì chỉ cần chọn góc Collimator sao cho không có 
khoảng trống giữa các thể tích điều trị. Tuy nhiên, 
thực tế với xạ phẫu dựa trên kỹ thuật VMAT, do sử 
dụng cung chiếu nên góc nhìn thể tích điều trị thay 
đổi liên tục dẫn đến lựa chọn góc Collimator gặp khó 
khăn, chủ yếu dựa trên cảm tính và các lần thử. 
Như vậy việc lập kế hoạch sẽ mất nhiều thời gian 
hơn và đôi khi các góc Collimator được lựa chọn 
chưa phải là tối ưu. 
Khi kiểm chuẩn kế hoạch (Quatily Assurance 
Plan - QA Plan) trước điều trị, những điểm thuộc 
vùng cầu liều này có sự chênh lệch lớn khi so sánh 
giữa phân bố liều tính toán và đo đạc. Chính sự 
chênh lệch này dẫn đến chỉ số Gamma Pass Rate 
thường thấp và đôi khi nhỏ hơn nhỏ hơn ngưỡng 
95%. 
Để giải quyết vấn đề này cần phát triển công cụ 
giúp hỗ trợ việc lựa chọn góc Collimator đặt tên là 
Collimator Optimization for SRS tối ưu để hạn chế 
xuất hiện cầu liều và qua đó cải thiện chỉ số Gamma 
Pass Rate. 
NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 
Đối tượng nghiên cứu 
Dữ liệu nghiên cứu là 5 trường hợp được chỉ 
định điều trị xạ phẫu, có từ 2 đến 3 thể tích điều trị, 
thông tin trong Bảng 1. Ảnh CT (Computed 
Tomography) được chụp trên máy GE Optima 580, 
kế hoạch lập trên phần mềm Eclipse phiên bản 13.6, 
máy điều trị TrueBeam STx. 
Bảng 1. Dữ liệu 5 trường hợp nghiên cứu 
Trường 
hợp 
Số thể 
tích 
Kích thước 
(cm3) Vị trí tương đối 
1 2 1,9 - 3,4 Phải 
2 2 2,2 - 2,2 Trái 
3 2 2,4 - 2 Trung tâm 
4 2 4 - 6,9 Trung tâm 
5 3 4,7 - 5,3 - 6,4 Trung tâm 
Phương pháp nghiên cứu 
Thuật toán 
Sau khi vẽ thể tích điều trị trên phần mềm lập 
kế hoạch Eclipse v13.6 thì thông tin về kích thước, 
tọa độ của chúng đồng thời của Isocenter được xác 
định. Những thông tin này chính là dữ liệu đầu vào 
của công cụ Collimator Optimization for SRS. 
Với mỗi góc C ... sue N5-2020-Vol 2 
 328 
Bước 2: Xác định vector cùng phương với MLC – gọi là có độ dài bằng 1 
 (2) 
Với điều kiện kết hợp ta tính được tọa độ của vector như sau: 
 (3) 
Bước 3: Xác định mặt phẳng để chiếu các thể tích điều trị 
Mặt phẳng này sẽ nhận vector làm vector pháp tuyến. Phương trình mặt phẳng như sau: 
 (4) 
Bước 4: Xác định tọa độ hình chiếu tâm các thể tích điều trị trên mặt phẳng chiếu 
M(xM; yM; zM) là tâm của thể tích điều trị. 
H(xH; yH; zH) là hình chiếu của tâm thể tích điều trị trên mặt phẳng chiếu. 
 (5) 
Trong đó: 
 (6) 
Bước 5: Tính diện tích giao các thể tích điều trị trên mặt phẳng chiếu 
Tạp chí Ung thư học Việt Nam Số 5-2020-Tập 2 
Journal of Oncology Viet Nam - Issue N5-2020-Vol 2 
 329 
Hình 2. Bài toán tính diện tích giao của 2 đường tròn 
Trên thực tế, các khối u nội sọ có kích thước nhỏ, hình dạng khá gần dạng cầu nên để thuận tiện tính 
toán, trong nghiên cứu này sẽ giả thiết các khối u nội sọ là dạng cầu. Như vậy hình chiếu các thể tích điều trị 
trên mặt phẳng chiếu là các hình tròn. Bài toán tính diện tích giao các hình chiếu thể tích điều trị trên mặt 
phẳng chiếu như sau: 
A(x0; y0; z0), bán kính R1 
B(x1; y1; z1), bán kính R2 
Đặt: 
Phương pháp đánh giá kết quả nghiên cứu 
Mỗi trường hợp được lập hai kế hoạch giống 
hệt nhau về các thông số: góc giường, cung chiếu, 
giới hạn optimization, chỉ khác nhau về góc 
Collimator. Trong đó một kế hoạch sử dụng góc 
Collimator bất kì và một kế hoạch sử dụng góc 
Collimator theo khuyến cáo của công cụ Collimator 
Optimization for SRS. Đánh giá hai kế hoạch trên 
các tiêu chí: độ trùng khớp liều - chỉ số CI, độ suy 
giảm liều - chỉ số GI, phân bố liều trên các cơ quan 
lành. Các kế hoạch được QA kiểm tra chất lượng 
trên EPID, đánh giá theo phương pháp Gamma 
Index. Các tiêu chí đánh giá được lựa chọn như sau: 
Hình 3. Định nghĩa các thể tích nghiên cứu 
(PTV: Thể tích điều trị; VPIV: Thể tích nhận liều chỉ 
định; PTVPIV: Thể tích điều trị nhận liều chỉ định; 
V50: Thể tích nhận 50% liều chỉ định) 
Tạp chí Ung thư học Việt Nam Số 5-2020-Tập 2 
Journal of Oncology Viet Nam - Issue N5-2020-Vol 2 
 330 
Chỉ số trùng khớp liều CI theo Paddick năm 2000[3] 
 (8) 
Chỉ số CIPaddick có giá trị trong khoảng từ 0 (toàn 
bộ thể tích điều trị không nhận được liều chỉ định) 
đến 1 (thể tích nhận liều chỉ định trùng khớp với thể 
tích điều trị). Giá trị lý tưởng của CIPaddick bằng 1. 
Chỉ số suy giảm liều GI theo Paddick năm 2006[4] 
 (9) 
GI là một công cụ nhằm đo lường một cách 
khách quan sự suy giảm liều bên ngoài khối u. Chỉ 
số GI càng thấp có nghĩa tổng thể tích bên ngoài 
PTV phải chịu liều đáng kể (liều ≥ 50% liều chỉ định) 
càng nhỏ thì kế hoạch càng tối ưu. Theo khuyến 
cáo, chỉ số GI phù hợp trong khoảng từ 3,0 đến 5,0 
và chấp nhận được nếu ≤ 3,0. 
Chỉ số Gamma Pass Rate[5] 
 (10) 
Chỉ số Gamma Index γ được định nghĩa như 
sau: 
 (11) 
Trong đó: 
 là điểm tham chiếu trên phân bố liều thực tế 
đo được. 
 là điểm trên phân bố liều tính toán. 
 là khoảng cách giữa điểm tham 
chiếu và điểm tính toán (mm). 
 là độ chênh lệch liều giữa điểm 
tham chiếu và điểm tính toán (%). 
δr (mm) và δD (%) được lựa chọn tùy thuộc yêu 
cầu độ chính xác của kế hoạch, thông thường lựa 
chọn 1 mm, 2 mm, 3 mm và 1%, 2%, 3%. Bộ δr và 
δD tạo nên một Elip mà những điểm nằm trong Elip 
đó sẽ có γ < 1. 
γ ≤ 1 cặp điểm được coi là tương đồng. 
γ >1 cặp điểm được coi là không tương đồng. 
Nghiên cứu này lựa chọn tiêu chuẩn ∆D = 2%, 
∆r = 1mm; phân bố liều trên tính toán và thực tế 
được xem là tương đồng với nhau khi chỉ số 
Gamma Pass Rate ≥ 95% và chỉ số này càng lớn 
càng tốt[5]. 
Kết quả và bàn luận 
Sau khi lập kế hoạch, tiến hành so sánh hai 
nhóm kế hoạch thông qua các chỉ số: Chỉ số 
CIPaddick, chỉ số GIPaddick, cầu liều, chỉ số Gamma 
Pass Rate, phân bố liều trên cơ quan lành. Kết quả 
được trình bày trong các phần sau: 
Chỉ số CIPaddick và GIPaddick 
Bảng 2. Chỉ số CIPaddick và GIPaddick của các 
kế hoạch nghiên cứu 
 CIPaddick GIPaddick 
Trường hợp 1 Không tối ưu 0,74 3,71 Có tối ưu 0,74 3,71 
Trường hợp 2 Không tối ưu 0,80 3,44 Có tối ưu 0,79 3,26 
Trường hợp 3 Không tối ưu 0,76 3,10 Có tối ưu 0,78 3,07 
Trường hợp 4 Không tối ưu 0,74 3,92 Có tối ưu 0,78 3,65 
Trường hợp 5 Không tối ưu 0,81 3,31 Có tối ưu 0,80 3,39 
Bảng 3. Chỉ số CIPaddick và GIPaddick trung 
bình của một số nghiên cứu khác 
Nghiên cứu CIPaddick GIPaddick 
Jan Hofmaier và sộng sự[6] 0,73 ---- 
Thomas EM và cộng sự[7] 0,72 ---- 
Grant M. Clark và cộng sự[8] ---- 3,34 
Ruggero Ruggieri và cộng sự[9] ---- 4,41 
Ase Ballangrud và cộng sự[10] ---- 4,2 
Salim Balik và cộng sự[11] 0,67 3,6 
Không có sự khác biệt đáng kể khi so sánh chỉ 
số CIPaddick và GIPaddick giữa 2 kế hoạch không tối ưu 
và có tối ưu góc Collimator trong cả 5 trường hợp 
nghiên cứu (Bảng 2). Cả 2 chỉ số này có giá trị 
tương đương hoặc tốt hơn so với giá trị trung bình 
trong nghiên cứu của Jan Hofmaier năm 2019[6], 
Thomas EM năm 2014[7], Grant M. Clark năm 
2012[8], Ruggero Ruggieri năm 2018[9], Ballangrud A 
năm 2018[10], Salim Balik năm 2018[11] cùng các 
cộng sự như Bảng 3 
Tạp chí Ung thư học Việt Nam Số 5-2020-Tập 2 
Journal of Oncology Viet Nam - Issue N5-2020-Vol 2 
 331 
Cầu liều và chỉ số Gamma Pass Rate 
Trường hợp 1 
Trường hợp 2 
Trường hợp 3 
Trường hợp 4 
Trường hợp 5 
Hình 4. Phân bố liều trên 5 trường hợp đánh giá kết quả công cụ 
(Hình ảnh từ phần mềm Eclipse v13.6) 
Bảng 4. Kết quả chỉ số Gamma Pass Rate của 5 trường hợp đánh giá công cụ Collimator Optimization for SRS 
Trường hợp Chỉ số Gamma Pass Rate (%) Chưa tối ưu góc Collimator Tối ưu góc Collimator 
1 91,0 97,1 
2 94,1 95,0 
3 95,0 96,8 
4 93,4 96,0 
5 89,6 99,8 
Phân bố liều trên cơ quan lành 
Bảng 5. Phân bố liều trên cơ quan lành 
 Optimize Collimator Len L Len R Brain Stem Optic L Optic R Eye L Eye R 
Trường hợp 1 có 0,4 1,4 6,4 0,82 0,99 0,54 1,66 không 0,42 1,26 6,2 0,87 1,19 0,72 1,76 
Trường hợp 2 có 0,19 0,31 3,4 1,6 0,4 - - không 0,24 0,29 2,78 1,95 0,38 - - 
Trường hợp 3 có 0,22 0,31 2,79 1,8 0,95 - - 
Tạp chí Ung thư học Việt Nam Số 5-2020-Tập 2 
Journal of Oncology Viet Nam - Issue N5-2020-Vol 2 
 332 
không 0,33 0,40 2,82 1,5 0,95 - - 
Trường hợp 4 có 0,27 0,58 - - - 1,69 1,78 không 0,26 0,73 - - - 1,45 1,56 
Trường hợp 5 có 3,8 3,54 - - - 4,7 4,16 không 4,15 2,84 - - - 4,91 3,48 
Không có sự khác biệt đáng kể về phân bố liều trên cơ quan lành giữa kế hoạch chưa tối ưu và có tối ưu 
góc Collimator theo khuyến cáo của công cụ Collimator Optimization for SRS. Điều này có thể giải thích bởi hai 
yếu tố: 
+ Các thể tích điều trị nằm xa các cơ quan nguy cấp. 
+ Tại bước tối ưu hóa kế hoạch, các cơ quan lành đã được đặt giới hạn liều và trọng số ưu tiên phù hợp. 
Nhận xét 
5 trường hợp được chọn để đánh giá công cụ 
Collimator Optimization for SRS có từ 2 đến 3 thể 
tích điều trị, thể tích trong khoảng 1,9 - 6,9cm3, ở các 
vị trí tương đối trái, phải, trung tâm. Mỗi trường hợp 
được lập lần lượt 1 kế hoạch chưa tối ưu góc 
Collimator và 1 kế hoạch sử dụng góc Collimator 
theo khuyến cáo của công cụ Collimator 
Optimization for SRS. Kết quả cho thấy những kế 
hoạch có sự tối ưu góc Collimator đã giải quyết 
được vấn đề cầu liều và cải thiện chỉ số Gamma 
Pass Rate đáng kể trong khi vẫn giữ được chất 
lượng kế hoạch so với những kế hoạch chưa tối ưu 
góc Collimator. 
Khi loại bỏ được cầu liều, có thể thấy thể tích 
não lành chịu liều đáng kể cũng sẽ giảm. Điều này 
rất quan trọng trong đánh giá hiệu quả điều trị của kỹ 
thuật xạ phẫu cũng như cải thiện chất lượng cuộc 
sống đối với người bệnh. 
Mặc dù phương pháp giải quyết vấn đề khác 
nhau nhưng hiệu quả của công cụ Collimator 
Optimization for SRS trong nghiên cứu này có sự 
tương đồng với nghiên cứu của Qixue Wu và các 
cộng sự[12]. 
KẾT LUẬN 
Trong xạ phẫu có nhiều thể tích điều trị, việc 
lựa chọn hình học chiếu nói chung và góc Collimator 
nói riêng quyết định rất lớn đến chất lượng của kế 
hoạch cụ thể là vấn đề xuất hiện cầu liều và chỉ số 
Gamma Pass Rate thấp. 
Thuật toán tính tổng diện tích chồng chập hình 
chiếu các thể tích điều trị trên mặt phẳng nhận 
vector hướng Collimator làm vector pháp tuyến đã 
cho thấy hiệu quả trong việc xác định góc Collimator 
tối ưu. 
So với kế hoạch chưa tối ưu góc Collimator thì 
kế hoạch sử dụng góc Collimator theo khuyến cáo 
của công cụ Collimator Optimization for SRS đã loại 
bỏ được cầu liều và cải thiện đáng kể chỉ số Gamma 
Pass Rate. 
Công cụ Collimator Optimization for SRS có thể 
được ứng dụng trong thực tế để đưa ra khuyến cáo 
lựa chọn góc Collimator cho các kế hoạch có từ 2 
thể tích điều trị trở lên để giải quyết bài toán cầu liều 
và cải thiện chỉ số Gamma Pass Rate. 
Tuy nhiên, đây mới chỉ là một bước trong cả 
quy trình lập kế hoạch, còn những thông số khác 
ảnh hưởng đến phân bố liều như góc giường, góc 
Gantry, vị trí Isocenter. Trên cơ sở những kết quả đã 
đạt được, trong thời gian tới nhóm nghiên cứu sẽ 
tiếp tục phát triển công cụ tính toán hỗ trợ lựa chọn 
góc góc giường, góc Gantry, vị trí Isocenter. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
1. Ajay Niranjan, Douglas Kondziolka, Josef 
Novotny, Jagdish Bhatanagar, L Dade Lunsford, 
(2014), Gamma Knife Radiosurgery: Current 
Technique. 
2. Irina Vergalasova, Haisong Liu, Michelle Alonso-
Basanta, Lei Dong, Jun Li, Ke Nie, Wenyin Shi, 
Boon-Keng Kevin Teo, Yan Yu, Ning Jeff Yue, 
Wei Zou and Taoran Li, (2019), Multi-Institutional 
Dosimetric Evaluation of Modern Day 
Stereotactic Radiosurgery (SRS) Treatment 
Options for Multiple Brain Metastase, Front. 
Oncol. 9:483. 
3. Ian Paddick, M.SC (2000), A simple scoring ratio 
to index the conformity of radiosurgical treatment 
plans, J Neurosurg (Suppl 3) 93:219 - 222. 
4. Ian Paddick, M.SC., Bodo Lippitz, M.D (2006), A 
simple dose gradient measurement tool to 
complement the conformity index, J Neurosurg 
(Suppl) 105:194–201. 
5. Daniel A.Low, William B. Harms, Sasa Mutic, 
James A. Purdy, (1998), A technique for the 
Tạp chí Ung thư học Việt Nam Số 5-2020-Tập 2 
Journal of Oncology Viet Nam - Issue N5-2020-Vol 2 
 333 
quantitative evaluation of dose distributions, 
Medical Physics, 25(5), 656 - 661. 
6. Hofmaier J, Bodensohn R, Garny S, Hadi I, 
Fleischmann DF, Eder M, Dinc Y, Reiner M, 
Corradini S, Parodi K, Belka C, Niyazi M, (2019), 
Single isocenter stereotactic radiosurgery for 
patients with multiple brain metastases: 
dosimetric comparison of VMAT and a dedicated 
DCAT planning tool, Radiat Oncol., 14(1): 103 
7. Thomas EM, Popple RA, Wu X, Clark GM, 
Markert JM, Guthrie BL, Yuan Y, Dobelbower 
MC, Spencer SA, Fiveash JB, (2014), 
Comparison of plan quality and delivery time 
between volumetric arc therapy (RapidArc) and 
Gamma Knife radiosurgery for multiple cranial 
metastases, Neurosurgery; 75(4):409-17. 
8. Grant M. Clark MD, Richard A. Popple PhD, 
Brendan M. Prendergast MD, Sharon A. Spencer 
MD, Evan M. Thomas MS, John G. Stewart MD, 
Barton L. Guthrie MD, James M. Markert MD, 
John B. Fiveash MD, (2012), Plan quality and 
treatment planning technique for single isocenter 
cranial radiosurgery with volumetric modulated 
arc therapy, Practical Radiation Oncology 2, 
306 - 313. 
9. Ruggero Ruggieri, Stefania Naccarato, Rosario 
Mazzola, Francesco Ricchetti, Stefanie 
Corradini, Alba Fiorentino, Filippo Alongi, (2018), 
Linac-based VMAT radiosurgery for multiple 
brain lesions: comparison between a 
conventional multi-isocenter approach and a new 
dedicated mono-isocenter technique, Radiation 
Oncologyvolume 13, Article number: 38. 
10. Ballangrud Å, Kuo LC, Happersett L, Lim SB, 
Beal K, Yamada Y, Hunt M, Mechalakos J, 
(2018), Institutional experience with SRS VMAT 
planning for multiple cranial metastases, J Appl 
Clin Med Phys; 19(2):176-183. 
11. Salim Balik, PhD, Samuel Chao, MD, and 
Gennady Neyman, PhD, (2018), Gamma Knife 
and volumetric modulated arc therapy 
stereotactic radiosurgery plan quality and OAR 
sparing comparison for pituitary adenomas and 
vestibular schwannomas, J Radiosurg SBRT; 
5(3): 237 - 247. 
12. Qixue Wu, Karen Chin Snyder, Chang Liu, Yimei 
Huang, Bo Zhao, Indrin J. Chetty & NingWen, 
(2016), Optimization of Treatment Geometry to 
Reduce Normal Brain Dose in Radiosurgery of 
Multiple Brain Metastases with Single– Isocenter 
Volumetric Modulated Arc Therapy, Scientific 
Reports, 6(1). 
Tạp chí Ung thư học Việt Nam Số 5-2020-Tập 2 
Journal of Oncology Viet Nam - Issue N5-2020-Vol 2 
 334 
ABSTRACT 
Developing the Collimator angle optimization tool in stereotactic radiosurgery 
with multiple metastatic target 
Subjects: This study developed the Collimator angle optimization tool for Stereotactic Radiosurgery with 
two or more treatment volumes to eliminate the dose bridges and improve the Gamma Pass Rate when doing 
the quality assurance plan. 
Methods: Dimensions, coordinates of treatment volumes determined on Eclipse v13.6 planning system are 
input data of Collimator angle optimization tool. For each Collimator angle, there is the corresponding 
Collimator vector that defines a plane receiving the Collimator vector as a normal vector called the projection 
plane. Rotate Gantry by one arc, each rotation angle calculates the overlapping area of the projections of the 
treatment volumes on the projection plane and add to the S total. The optimal Collimator angle is the one that 
has the smallest S total. 
Results: Assessing 5 cases where Stereotactic Radiosurgery is indicated, 2 to 3 treatment volumes, all 
plans with the Collimator angle as recommended by the optimization tool have the results of reducing the dose 
bridge and increasing the Gamma Pass Rate (GPR) while still retains the plan quality when compared with the 
nonoptimal plan. 
Keywords: Stereotactic Radiosurgery, collimator, dose bridge, Gamma Pass Rate.