直肠癌术前放疗危及器官与临床靶区自动勾画的可行性研究

目的:探讨AccuContour软件及定制化自动勾画模型在直肠癌术前容积旋转调强放疗中临床靶区（CTV）和危及器官（OAR）自动勾画几何轮廓及剂量学各项参数精度,为临床应用提供依据。方法:回顾性选取133例已接受直肠癌术前容积旋转调强放疗的患者,随机分组,65例作为训练集,16例作为验证集,52例作为测试集,构建并训练自动勾画模型,将其导入AccuContour软件并自动勾画CTV和4个OAR,对比自动勾画与手动勾画在CTV和OAR几何轮廓的体积差异（[ΔV]）、Dice相似性系数（DSC）、Jaccard系数（JAC）、敏感性指数（SI）、包容性系数（lncl）、质心偏差（DC）、Hausdorff距离（HD）等,以及自动勾画与手动勾画CTV和OAR在同一容积旋转调强计划中所受照射剂量学参数差异,从而评估自动勾画效果。结果:CTV的DSC值、JAC值、SI值、lncl值为:0.84±0.06、0.72±0.08、0.81±0.07、0.87±0.08,[ΔV]值、DC值、HD值为:10.93%（4.56%, 15.37%）、5.03（3.27, 8.77） mm、15.03（15.00, 24.70） mm;OAR的DSC值、SI值、lncl值、JAC值、[ΔV]值、DC值、HD值比较优劣顺序依次为:右股骨头、左股骨头、膀胱、小肠;自动勾画与手工勾画剂量学参数对比中,除膀胱V30、小肠Dmean、CTV D95的差异有统计学意义外（P<0.05）,其余均无统计学意义（P>0.05）。结论:在直肠癌术前容积旋转调强放疗中,本研究所采用的自动勾画系统,对于CTV和OAR的自动勾画有一定准确性,为临床医生节省大量时间,提高工作效率。     

两种自动勾画软件对危及器官勾画结果对比分析

目的:比较和分析两种自动勾画软件（AccuContour和DeepViewer）勾画危及器官的精确度,以此评估它们在不同肿瘤放射治疗中的适用程度和优越性。方法:回顾性选取中科院合肥肿瘤医院肿瘤患者60例,其中鼻咽癌、肺癌、乳腺癌、宫颈癌各15例,由同一个物理师在患者CT图像上手动勾画危及器官,再分别用两种自动勾画软件进行勾画。以手动勾画结果为标准,分别计算两种软件勾画结果的戴斯相似性系数（DSC）和绝对体积差（ΔV）,并对两种勾画结果的差异进行配对t检验,比较两种软件勾画结果。结果:AccuContour软件和DeepViewer软件勾画结果的总体DSC分别为0.90±0.11和0.87±0.14（t=-5.029, P<0.05）,总体ΔV分别为（13.23±18.77）和（29.89±45.27） cm3（t=7.344, P<0.05）。在20个危及器官中,AccuContour软件勾画结果的所有DSC均大于0.7,其中最大DSC为脑（0.99±0.00）,最小DSC为右眼晶状体（0.71±0.11）;DeepViewer软件勾画的结果有18个器官DSC大于等于0.7,其中,最大DSC为肺（0.98±0.00）,最小DSC为右侧股骨头（0.63±0.18）。AccuContour软件勾画的13个器官的ΔV均小于DeepViewer勾画结果。结论:两种软件整体勾画效果均比较好,对于体积较大的危及器官,勾画效果要优于体积较小的器官,AccuContour软件勾画效果优于DeepViewer软件。     

体积对自动勾画软件勾画危及器官准确性的影响

【摘要】目的:评价基于人工智能的自动勾画系统（AccuContour自动勾画软件）对危及器官（OAR）勾画的几何准确性,探讨OAR自动勾画的几何准确性是否受OAR体积的影响。方法:选取161例患者,其中头颈部、胸部、盆腔肿瘤患者各40例,腹部肿瘤患者41例。分别采用AccuContour自动勾画软件和手动勾画的方式对晶体、视神经、眼球、垂体、脑干、腮腺、下颌骨、双肺、心脏、双肾、肝脏、直肠、膀胱、股骨头等部位进行勾画。统计各个勾画部位的戴斯相似系数（DSC）、豪斯多夫距离（HD）、Jaccard系数以及体积这4项参数,并使用DSC、Jaccard系数和HD评价自动勾画的几何准确性。对DSC、HD、Jaccard系数与体积进行Spearman相关性分析,并对晶体、视神经、眼球、腮腺、颞颌关节、双肺、双肾、股骨头等成对部位的DSC、HD、Jaccard系数之间进行Wilcoxon配对秩和检验。结果:各个部位的DSC均数均大于0.7;头颈部的Jaccard系数均数为0.557~0.880,其中最低的为右视神经,最高的为下颌骨。头颈部、胸部、盆腔的HD均数分别小于8、22、16 mm;除肝脏（HD=34.563 mm）外,腹部其他部位的HD均数均小于19 mm。DSCall、Jaccardall系数及HDall的大小与体积具有相关性（rDSC=0.757, PDSC=0.000;rJaccard=0.775, PJaccard=0.000;rHD=0.761, PHD=0.000）。晶体、视神经、眼球、垂体、脑干、腮腺、下颌骨、双肺、膀胱、股骨头等部位的DSC和Jaccard系数与OAR体积具有相关性（P<0.05）,HD与体积不具有相关性（P>0.05）。双肺之间的DSC和Jaccard系数差异具有统计学意义（PDSC＝0.000, PJaccard＝0.000）。结论:AccuContour自动勾画软件对于OAR的勾画具有较高的准确性,自动勾画的几何准确性受OAR体积大小的影响。     

金属伪影对鼻咽癌放疗危及器官自动勾画的影响

目的:评估CT金属伪影对鼻咽癌放疗危及器官（OAR）自动勾画的影响。方法:选取有无牙齿修复物的鼻咽癌患者各16例,由放疗医师和深度学习自动勾画平台AccuContour分别勾画26种OAR轮廓。比较有无金属伪影患者不同OAR轮廓三维相似性系数（DSC）和Hausdorff距离（HD）以及有无金属伪影横断面内口腔和下颌骨的二维DSC和HD。同时记录人工勾画和自动勾画全部OAR的时间。结果:所有OAR的三维DSC和HD在有无金属伪影患者组间均无显著差异（P>0.05）。无金属伪影横断面内口腔的二维DSC和HD优于有伪影横断面（P<0.01）,且伪影越严重,自动勾画的口腔轮廓局部偏离基准值越明显。自动勾画效率（<2 min）显著优于人工勾画效率（>70 min）。结论:牙齿修复物伪影对基于深度学习的鼻咽癌放疗OAR自动勾画的准确性和工作效率影响有限,较人工勾画方法仍然具备明显优势。     

基于深度学习的危及器官自动勾画软件系统DeepViewer在放疗中的应用及评估

目的:将一款基于深度学习的危及器官自动勾画软件系统DeepViewer应用于临床,实现自动勾画肿瘤患者治疗计划中危及器官的功能。方法:DeepViewer使用改进后的全卷积神经网络U-Net来实现自动勾画患者CT扫描部位所包含的危及器官,并使用Dice相似性系数（DSC）对比分析这22种危及器官自动勾画与手动勾画的差异。结果:11种危及器官DSC平均值在0.9以上,5种危及器官DSC平均值为0.8~0.9,5种器官DSC平均值为0.7~0.8,视交叉DSC平均值最低,为0.676。总体结果表明DeepViewer系统能够较准确地自动勾画出危及器官,特别是左、右肺、膀胱、脑干等器官,已基本满足临床需求。结论:DeepViewer软件系统可以实现放疗肿瘤患者危及器官的自动勾画,准确性较高。同时,DeepViewer系统勾画完毕后,可以通过网络系统自动传输RTStructure DICOM3.0文件,无需其他操作,能极大地提高临床医生工作效率,降低治疗计划流程中的勾画总时间。     

鼻咽癌放射治疗危及器官自动勾画的几何和剂量学分析

目的 探讨分析鼻咽癌容积旋转调强放射治疗(VMAT)中危及器官(OAR)自动勾画(AS)的几何和剂量学准确度,并检验OAR勾画的几何和剂量学之间的相关性,为放射治疗(简称放疗)患者OAR勾画提供参考依据。方法 回顾性选择120例鼻咽癌放疗患者,其中男性84例,女性36例;年龄11～82岁,中位年龄55岁;病灶位于颅底与软腭之间,垂直径和横径各3～4 cm,前后径2～3 cm。其中随机数字法选择85例患者经AccuLearning深度学习训练平台训练形成AS模型,将AS模型导入AccuContour软件。利用AS模型勾画未训练的35例鼻咽癌放疗患者的18个OAR。比较AS与手动勾画(MS)OAR的几何度量有戴斯相似性系数(DSC)、杰卡德系数(JAC)、质心偏差(DC)、豪斯多夫距离(HD95)、对称位置平均表面距离(ASSD)、相对绝对体积差异(RAVD)。在同一个VMAT计划下,通过剂量体积直方图(DVH),比较AS与MS勾画的OAR剂量学参数。采用双尾Spearman来分析几何指标和剂量学绝对差异值之间的相关性。结果AS勾画的OAR轮廓与MS勾画的OAR轮廓具有差异性。几何指标DS...     

人工智能云技术在乳腺癌患者心脏亚结构自动勾画中的应用

目的:评估人工智能云技术勾画平台（AI Contour）在乳腺癌患者心脏亚结构自动勾画中的准确性和可行性。方法:选取10例进行乳腺癌放射治疗患者的血管增强CT作为研究对象。在AI Contour上分别采用手动勾画、自动勾画和自动勾画后手动修改模式来完成10例患者的心脏亚结构勾画,包括左心房、右心房、左心室、右心室。比较Dice相似性系数（DSC）、Jaccard系数（JC）、Hausdorf距离（HD）、质心偏差（CMD）、包容性系数（IncI）、敏感性指数（SI）、勾画时间。结果:以手动勾画为金标准,自动勾画与手动勾画各心脏亚结构的DSC>0.8,JC>0.6,HD<9 mm,CMD<5 mm,IncI>0.8,SI>0.7。自动勾画后手动修改进一步提高了勾画精度,其中JC>0.8。自动勾画时间与手动勾画时间为（85.50±6.06） s vs （1 160.30±74.31） s,差异具有统计学意义（P<0.05）。自动勾画后手动修改总时间与手动勾画时间为（558.70±33.40） s vs （1 160.30±74.31） s,差异具有统计学意义（P<0.05）。结论:通过比较发现自动勾画技术能以较高的精度完成乳腺癌患者左心房、右心房、左心室、右心室的勾画,节省了大量时间,自动勾画后手动修改能进一步提高各心脏亚结构的勾画精度,同时云勾画平台具有远程协作的优势,值得推广运用。     

结合伪MRI信息的腹部CT危及器官自动勾画

目的:结合伪MRI（sMRI）软组织信息,提出新的腹部器官自动勾画模型,改进CT软组织的勾画效果。方法:使用两个独立的深度神经网络分步完成病人腹部危及器官的自动勾画。首先,基于CycleGAN网络构建由CT图像转换sMRI图像的模型,采用去噪判别器等改进方法,得到器官轮廓一致的高清晰度sMRI。其次,使用sMRI与手工勾画信息训练自动勾画模型Residual U-Net,在CT和sMRI上分别自动勾画危及器官轮廓,Residual U-Net的残差模块能够充分利用提取到的特征来区分不同的器官。采用戴斯相似性系数（DSC）作为自动勾画模型分割精度的评价标准,35例宫颈癌与35例前列腺癌患者用于自动勾画模型的训练和评估。结果:结合sMRI信息的自动勾画模型在直肠、膀胱、左右股骨头的平均DSC分别为0.779±0.021、0.944±0.006、0.834±0.006、0.845±0.021。结论:使用结合sMRI信息的腹部CT自动勾画方法,可以在直肠获得更精确的自动勾画结果。     

算法和匹配数目对宫颈癌危及器官自动勾画的影响

目的:探讨基于Atlas实施宫颈癌危及器官自动勾画时勾画算法及匹配数目对自动勾画结果的影响。方法:基于MIM-Maestro软件建立宫颈癌Atlas模板库,入库病例数目为60例。随机选择Atlas库外10例宫颈癌患者,由临床医生手动勾画危及器官（膀胱、直肠和双侧股骨头）,并定义为参考勾画（Vref）。应用多数投票算法和STAPLE算法,匹配数分别选择1、3、5、7、9进行自动勾画。采用勾画时间（T）、相似性系数（DSC）、敏感性指数（SI）、质心偏差（DC）、Jaccard系数（JAC）、Hausdorff距离（HD）评价勾画结果,并进行单因素方差分析和配对样本t检验。结果:勾画时间随匹配数目增大呈线性增加,与勾画算法无关。多数投票算法和STAPLE算法勾画结果均显示,匹配数为1时膀胱的SI和左股骨头的DSC、HD、JAC与匹配数为3、5、7、9时有统计学差异。STAPLE算法中,直肠和双侧股骨头的SI均显示匹配数目为1、3与5、7、9有统计学差异。两种勾画算法的比较结果显示,仅双侧股骨头的SI有统计学差异。结论:基于Atlas实施危及器官自动勾画时,勾画算法对结果基本无影响,所需时间与匹配数呈正比,综合勾画结果建议匹配数目选择3。     

不同级别肿瘤中心医师对鼻咽癌调强放疗靶区和危及器官勾画差异比较

目的：评估不同级别肿瘤中心医师对鼻咽癌调强放疗计划靶区和危及器官勾画的个体化差异,为多中心放疗临床试验的质量控制提供数据参考。方法：随机抽取12例不同TMN分期的鼻咽癌患者,3名同一市级肿瘤中心医师以手工方式勾画每例患者的靶区（GTVnx）和危及器官（OAR）。以国家区域级肿瘤中心放疗专家手工修改和确认的靶区（GTVnx）和OAR勾画结构作为标准勾画。采用绝对体积差异比（△V＿diff）、体积最大/最小比（MMR）、离散系数（CV）和体积相似性指数（DSC）分别比较不同级别肿瘤中心（市级与国家区域级）医师之间和市级肿瘤中心3名医师之间的器官勾画差异,并进一步比较不同级别肿瘤中心医师对不同TMN分期的鼻咽癌放疗计划器官的勾画差异。结果：不同级别肿瘤中心（市级与国家区域级）医师之间勾画GTVnx体积差异明显,3名医生中的最大△V＿diff、MMR和CV分别为97.23%±83.45%、2.19±0.75和0.31±0.14,平均DSC<0.7。同时,他们之间对于左右视神经、视交叉、脑垂体等小体积OAR勾画差异也较大,平均MMR>2.8,CV>0.37,DSC<0.5...     

RT-Mind自动勾画技术应用于鼻咽癌放射治疗可行性研究

目的:探讨RT-Mind软件在鼻咽癌放疗临床靶区（CTV）、危及器官（OARs）自动勾画的可行性,为临床应用提供依据。方法:回顾性选取28例应用调强技术治疗的鼻咽癌患者,将放疗医师手动勾画CTV、OARs（脑干、脊髓、左右晶体、视交叉、左右视神经、左右腮腺、左右颞叶、左右颞颌关节、下颌骨）做为参考标准,再使用RT-Mind软件自动勾画CTV及OARs。对比手动与自动勾画在CTV和OARs区域的Dice相似性系数（DSC）、Jaccard系数（JAC）、敏感性指数（SI）、包容性系数（lncI）、质心偏差（DC）、Hausdorff距离（HD）等参数,从而评估自动勾画效果。结果:CTV的DSC、JAC、SI、lncl、DC、HD分别为:0.78±0.04、0.70±0.05、0.85±0.08、0.87±0.04、（7.76±5.03） mm、（12.3±1.16） mm,OARs中DC、HD值均在1 cm之内。结论:RT-Mind软件能够基本满足临床要求,能够较为准确地实现鼻咽癌患者CTV和OARs的自动勾画。由于病人既往病史的个体差异,放射治疗医师必须根据临床需要,对自动勾画的CTV和OARs进行修改后,才能用于治疗。若依据临床需求进一步完善自动勾画的个性化定制,相信RT-Mind软件在解剖结构复杂的鼻咽癌放疗中能够辅助放疗医生提高工作效率,更好地为患者服务。     

Monaco计划系统计算网格对头颈部肿瘤小体积危及器官的剂量学影响

目的:探讨Monaco计划系统中计算网格对头颈部肿瘤小体积危及器官剂量学影响。方法:选取10例头颈部NKT（结外NK/T细胞淋巴瘤）患者,Monaco计划系统按不同计算网格分A、B两组制作计划。A组以3 mm网格优化,以1、2、4、5 mm网格重新计算剂量生成新计划;B组按1、2、3、4、5 mm网格直接优化计划。A、B两组计划其它参数均保持不变,归一到处方剂量包绕95%靶区体积。统计晶体及计划敏感器官体积（PRV）、视交叉和视神经最大、最小和平均剂量、靶区CI和HI,剂量重新计算与优化时间。以1 mm网格数据为参考,采用配对t检验对上述结果进行统计分析。结果:2 mm与1 mm网格配对t检验A组右晶体PRV、右视神经和视交叉有统计学差异（P<0.05）,B组右晶体PRV和视交叉有统计学差异,其它危及器官（OAR）均无统计学差异（P>0.05）。3 mm与1 mm网格配对t检验所有OAR均无统计学差异。4 mm与1 mm网格配对t检验A、B两组晶体及PRV除B组右晶体PRV外均有统计学差异,而视神经和视交叉均无统计学差异。5 mm与1 mm网格配对t检验A、B两组晶体及PRV均有统计学差异,视神经和视交叉除A组视交叉外均无统计学差异。1 mm网格A、B两组OAR的剂量学参数、靶区的CI和HI没有统计学差异,B组计划所需时间是A组的4倍。结论:较之于视神经和视交叉,晶体及PRV对计算网格变化更敏感。Monaco计划系统兼顾计算精度和工作效率,头颈部肿瘤采用3 mm计算网格是合适的选择。当临床需要1 mm网格数据时,可采用3 mm网格优化并重新计算到1 mm网格剂量的方法。     

利用深度反卷积神经网络自动勾画放疗危及器官

目的:勾画危及器官是放射治疗中非常重要的常规工作。然而,目前的人工勾画非常耗时,而且依赖于医生的知识和经验。为此,本研究提出一种深度反卷积神经网络,用于自动和精确地勾画危及器官。 方法:深度反卷积神经网络是一个用于自动分割的端到端框架。实验使用了230例头颈部患者的数据,在其中随机选择了184例作为训练集,用于调制自动分割模型的参数,其余46例用作测试集评估方法的性能。用于分割的危及器官包括脑干、脊髓、左腮腺、右腮腺、左颞叶、右颞叶、甲状腺、喉、气管9个危及器官。自动分割精度的量化指标使用戴斯相似性系数和豪斯多夫距离。 结果:所有危及器官自动分割的戴斯相似性系数值均在0.70以上（平均值为0.81）,豪斯多夫距离值在5.0 mm内（平均值为4.3 mm）,表明本研究提出的自动分割方法能准确地分割危及器官。 结论:利用深度反卷积神经网络建立了一种自动分割危及器官的方法,可以得到较准确的结果,为放射治疗流程自动化提供了技术支持。     

基于人工智能技术的危及器官自动勾画在胸部肿瘤中的应用

目的:评估基于人工智能技术的自动勾画软件勾画胸部危及器官轮廓的几何学精度,为临床应用提供依据。方法:选择30例胸部肿瘤患者的CT图像,分别使用基于人工智能技术的自动勾画软件勾画和医师手动勾画胸部危及器官。采用Hausdorff距离、形状相似性指数及Jaccard系数这3个指标评价自动勾画与手动勾画危及器官的几何学一致性。结果:在肺、心脏和脊髓的Hausdorff距离中,最大为右肺的（22.31±4.50） mm,最小为脊髓的（3.17±0.80） mm。危及器官的形状相似性指数值均≥0.91。Jaccard系数中左肺和右肺的均值≥0.95,脊髓的为0.84±0.02,心脏的略低为0.83±0.04。结论:基于人工智能技术的危及器官自动勾画软件对于胸部危及器官勾画能够达到较高的准确性和精度,可以满足临床工作。 【关键词】胸部肿瘤;人工智能;危及器官;自动勾画;放射治疗     

超低对比剂剂量和流率在头颈部CT血管造影中的应用

目的:探讨双层探测器光谱CT在对比剂低耐受度患者头颈部CT血管造影（CTA）检查中应用超低对比剂剂量和流率扫描的优势。方法:收集对比剂低耐受度患者40例（观察组）,对比剂用量20 mL,流率2 mL/s,所得图像行40 keV单能谱重建;选取同期普通患者40例（对照组）,对比剂用量50 mL,流率5 mL/s;两组患者体质量均在70 kg以下。比较两组患者图像的主观评分、CT值、信号噪声比（SNR）、对比噪声比（CNR）和辐射剂量。结果:两组动脉显影图像主观评分比较差异无统计学意义（P>0.05）;在主动脉弓水平,观察组图像CT值、SNR和CNR均显著高于对照组（P<0.05）;在双侧颈总动脉分叉处及双侧大脑中动脉M1段,两组图像CT值比较差异无统计学意义（P>0.05）,但观察组图像SNR和CNR值均显著高于对照组（P<0.05）;观察组和对照组间容积CT剂量指数、剂量长度乘积、有效辐射剂量比较差异均无统计学意义（P>0.05）。结论:双层探测器光谱CT在低耐受度患者头颈CTA检查中应用超低对比剂剂量和流率的扫描方案可以满足诊断需求,降低了对比剂肾病、对比剂外渗等副作用风险,且未增加辐射剂量。