蒙地卡羅演算法 精算放射劑量

惡性腫瘤是現代人健康最大威脅，世界衛生組織更認定癌症為醫藥發展重要課題，在台灣，癌症蟬聯多年十大死因之首，平均每4人即有1人曾經罹患癌症。

癌症治療方式，主要不外乎手術、放射治療及化學治療等，其中放射治療，現代科技日新月異，近幾年來有極大進步。如果要控制腫瘤，放射劑量很重要，過去使用手算，劑量誤差可能達20至30%，使用電腦輔助後，不同演算法也有極大差異，例如在非均質的介面，如肺臟、頭頸部，誤差最高可能達10%，然而藉由最新的「蒙地卡羅」演算法 (Monte Carlo Algorithm)，可以將劑量誤差控制在1%以內。

舉例來說，我們想要測量忠孝東路車流量，傳統方式是把忠孝東路縱向分割成六個線道，每個線道派一人定時測量，一個小時後回報總數，大致上可以約略估計出來，但仍會有誤差，比如從巷子彎出來或是隨意變化車道的各種突發因素。

更精確的方式是在台北市每台車子都裝上衛星導航，隨時回報每台車動態，此時電腦便可以計算經過某段忠孝東路的車流軌跡，加以分析統計。這方式精確但耗時，也牽涉到科技設備。

回到放射治療上，前者就像傳統放射治療，把照射範圍從大照野分割成為小照野，分開計算；後者就像蒙地卡羅演算法，模擬數十億顆光子，從治療機頭抵達人體所行經路徑和反應，累積計算，決定劑量。

過去電腦設備速度較慢，蒙地卡羅計算方式可能要耗時5至7小時以上，臨床上並不實用，現今電腦速度大幅提昇，且多核心共同運算，以美國CMS研發的Monaco為例，計算時間已可以大幅縮短至2小時以內，而且仍維持1%的精準度，在非均質的介面計算也較一般演算法正確。

肺部腫瘤位在空氣與軟組織交界，傳統演算方式容易造成腫瘤劑量高估，實際上，腫瘤並未達到預設的治療劑量。相對地，蒙地卡羅演算法可以較正確掌握預期劑量。

國內許多醫院已陸續引進以蒙地卡羅演算法為核心運算的治療計畫系統，在癌症放射治療上提供更精準的劑量，運用在運算複雜技術如動態弧形刀（VMAT）時，也能掌握患者體內劑量分布，有效降低正常器官劑量，減少副作用，提升腫瘤控制率。


聯合報 2011/04/08 吳東和 振興醫院放射治療科技術長

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Monte Carlo method (Wikipedia)