Pinnacle医疗软件架构对放射物理师计划决策的影响

目的：通过软件架构体系战术思想分析Pinnacle治疗计划系统在设计和评估治疗计划的过程中,对放射物理师执行计划决策的影响。方法：针对Pinnacle计划系统软件架构的主要模块,包括CT图像存储共享与导入模块,肿瘤靶区与危及器官的感兴趣区勾画模块,射束角度、能量与挡铅等设置模块,处方剂量给予与计算模块,逆向调强计划（Inverse Planning）参数设置模块,病人计划的剂量体积直方图评估模块,脚本的运用与设计模块等,让A、B两位放射物理师分别在上诉软件架构模块中执行计划设计、优化与计算等,运用软件体系的性能战术与可修改性战术对计划制定过程进行分析。结果：在CT图像导入、感兴趣区勾画、剂量计算等软件模块中,A、B物理师根据软件架构执行的策略在计划制定的时间与计划结果的质量上出现了较为明显的差异。结论：Pinnacle软件架构体系对放射物理师在计划决策上有较为重要的影响,改善软件架构体系的模块结构对计划质量的优劣也有深远的意义。     

上胸段食管癌调强放射治疗中淋巴结意外照射的剂量学研究

目的比较上胸段食管癌容积旋转调强放射治疗(VMAT)与5野的静态调强放射治疗(5F-IMRT)在淋巴结意外照射中的剂量学差异,评估两种方式在上胸段食管癌放射治疗中的剂量学特点。方法选取20例典型的上胸段食管癌患者,在进行靶区勾画时,肿瘤区(GTV)、临床靶区(CTV)不包含所有淋巴结,而将淋巴结单独勾画作为正常组织。对这20例患者分别制定两套计划,即VMAT与5F-IMRT,主要的计划评估参数为靶区的适形指数(CI)、均匀指数(HI),以及接受相应处方剂量水平照射体积百分比V95、V110;危及器官(OAR)评估包括肺的Dmean、V5、V20、V30,心脏的Dmean、V25,脊髓的Dmax,机器调数(MU)。同时评估各个淋巴结的等效均衡剂量(EUD)与接受40 Gy照射剂量的体积百分比V40。结果5F-IMRT计划在V95%上具有较高的计划靶区(PTV)剂量覆盖率(t=-9.4,P<0.05),VMAT计划的适形指数(CI)优于5F-IMRT(t=-5.3,P<0.05);5F-IMRT计划较VMAT计划降低平均肺V510.9%(t=-7.8,P<0.05),降低平均脊髓Dmax 9%(t=-10.2,P<0.05);VMAT计划较5F-IMRT计划降低平均MU 18.6%(t=-6.2,P<0.05);5F-IMRT计划在所有上胸段淋巴结区域的平均EUD值为32.3~61.5 Gy,较VMAT计划(32.5~61.1 Gy)提高4.7%,平均V40提高2.4%。各个上胸段淋巴结区域除左气管支气管淋巴结(106tbL)外的意外照射剂量,与PTV的体积大小充分相关(R=0.716~0.933,P<0.05)。结论5F-IMRT的放射治疗计划在上胸段食管癌淋巴结意外照射中更具剂量学优势,且肿瘤靶区较大的患者淋巴结区域具有更高的辐射剂量。     

NSCLC-SBRT中4D-CBCT图像配准方式研究

目的 探讨在4D-CBCT扫描后,人工图像配准与灰度T+R图像配准在NSCLC (NSCLC) SBRT中的临床应用,得到在NSCLC-SBRT疗程中最适合的配准方式。方法 10例接受SBRT的NSCLC患者,在分次4D-CBCT扫描后,对扫描图像与定位CT图像分别进行人工与灰度T+R配准。在患者分次治疗过程中,对配准图像分别计算最大互信息、Haunsdorff距离、平均对称距离,并行配对t检验差异。结果 第1~3次SBRT时,灰度T+R配准较人工配准的最大互信息平均提高8.8%(P=0.003,0.000,0.008),Haunsdorff距离平均减少21.1%(P=0.000,0.000,0.000),平均对称距离平均较少13.4%(P=0.000,0.002,0.018);第6~8次SBRT时,人工配准较灰度T+R配准的最大互信息平均提高19.3%(P=0.014,0.000,0.000),Haunsdorff距离平均减少17.6%(P=0.000,0.000,0.000),平均对称距离平均较少19.6%(P=0.001,0.000,0.000)。结论 在NSCLC患者治疗前期,4D-CBCT后应用灰度T+R进行图像配准较为合理,治疗后期应用人工配准较为合理。     

多感受野的轻量化YOLOv4用于检测肺结核

肺结核疾病特征错综复杂,人工筛查成本较高,缺少规范的数据集。当前基于卷积神经网络的检测模型结构复杂、参数量大且检测精度有待进一步提高,为此提出一种改进的轻量化YOLOv4的肺结核检测模型。首先选取300例实际病例,制作一套规范的数据集,用于评估模型的性能;随后通过残差通道注意力模块改进MobileNetv3的结构,并作为YOLOv4的主干提取器,进一步减少参数量并融合上下文信息;然后在主干提取器的3个有效特征层后加入多感受野模块,有效增强低特征层的信息提取能力并降低对小型肺结核病灶的漏检率;最后,将以上改进的模块与YOLOv4的多尺度结构相结合,构建一种多感受野的轻量化YOLOv4的肺结核检测模型。与原始YOLOv4相比,该模型的参数量减少了约47%,平均精准度（mAP）值提升至96.60%,漏检率降低至6%,验证该模型能有效辅助影像科医师诊断肺结核。     

基于离线自适应放疗的宫颈癌病例靶区外扩边界及其剂量评估

目的 分析行容积旋转调强放射治疗宫颈癌病例在离线自适应放疗（off-line ART）中靶区的外扩边界及其剂量学参数。方法 选取50例宫颈癌病例,采用随机配对法均分成试验组与对照组,每例患者每周行2次锥形束CT （CBCT）扫描,记录整个治疗过程中,患者在左右（LR）、前后（AP）与头脚（CC）方向上的摆位误差值,利用靶区外放边界公式计算新的临床靶区体积（CTV）-计划靶区体积（PTV）的外扩边界。同时,将摆位误差值归一至等中心点（ISO）,回归治疗计划系统,对照组在原有PTV的基础上移动ISO后重新计算剂量,试验组在得到新的外扩边界后移动ISO重新计算剂量,比较评估两组计划在重新计算剂量后的CTV与危及器官剂量学参数。结果 根据靶区外放边界公式,CTV外扩边界在LR、AP和CC方向上分别为0.45、0.46和0.82 cm。治疗计划系统（TPS）剂量再计算结果显示,试验组在CTV的D_100%与D_95%上优于对照组（t=-8.16、-6.73,P<0.05）,在股骨头的V₄₀、V₃₀以及D_mean上均优于对照组（t=3.14、-9.52、-7.48,P<0.05）,在骨盆的V₃₄与D_mean上均优于对照组（t=10.14、-9.38,P<0.05）。结论 在宫颈癌的容积旋转调强放射治疗中,off-line ART技术可以有效地减少CTV-PTV的外扩边界,并且可以提高靶区的照射覆盖范围,减少相应危及器官的照射剂量。     

联合ExactTrac X-Ray与Cone Beam CT在NSCLC-SBRT中的应用分析

目的探讨应用ExactTrac x-Ray(ETX)与Cone Beam CT(CBCT)分析非小细胞肺癌立体定向放疗(NSCLC-SBRT)中分次间及分次内的误差差异。方法随机选取22例行SBRT的NSCLC患者,所有患者治疗前行CBCT扫描,图像配准范围为肺部肿块并兼顾胸腔轮廓与脊柱等骨性标记,获得移位误差后进行修正并开始治疗。在治疗开始及结束分别选择0°与1800进行2次ETX拍片验证(ETX-0,etx-180),从而获得分次内移位误差,图像配准范围为胸腔轮廓及脊柱等骨性标志。CBCT获得图像与定位CT图像配准得到左右(X)、上下(Y)、前后(Z)方向的平移误差和绕前后(R)方向的旋转误差,ETX拍摄获得双斜位片,与计划DRR配准后得到平移误差和旋转误差,记录两种验证方式的移位误差值,对CBCT及ETX验证进行组间配对t检验。结果分次间CBCT扫描在X、Y、Z、R方向的平均移位误差分别为(0.38±0.26)cm,(0.49±0.37)cm,(0.32±0.19)cm,(0.85±0.60)cm。分次内在X与Y方向,ETX_180较ETX_0平均移位误差分别增加21.7%与19.2%,且差异有统计学意义(P<0.05),在Z与R方向,ETX验证间差异无统计学意义(P>0.05)。结论NSCLC-SBRT分次间行CBCT图像引导能明显减少摆位误差,分次内行ETX拍片验证能有效监测单个治疗过程中的移位误差,提高治疗精度。     

改进的YOLOv4算法在肺结核检测中的应用研究

针对CT影像中肺结核病灶复杂且尺度变化大造成检测精度低的问题,提出了一种改进特征融合方法的YOLOv4网络用于肺结核的检测。首先,采用尺度均衡的金字塔卷积来捕获不同尺度特征层之间的相互作用,并在此基础上以自适应空间特征融合的方式过滤掉不同尺度上的冲突信息,以进行特征的有效融合。其次,在低层特征上引入了坐标注意力以进一步提高小目标的检测精度。根据北京胸科医院提供的300例病患信息,搭建了一套规范的肺结核CT数据集,并在所构建的数据集上进行了实验。输入图片分辨率设定为512×512,与原始YOLOv4相比本文模型mAP提升了4.96%,且该指标优于现有主流肺结核检测算法,如Faster R＿CNN、SSD、RetinaNet等。结果表明改进的YOLOv4算法能够有效解决检测目标尺度变化和小目标检测问题,提高检测精度。     

人工智能在眼前段疾病的应用

随着人工智能(artificial intelligence,AI)技术的快速发展,基于深度学习(deep learning,DL)和机器学习的AI技术在医学领域上的应用受到了广泛的关注。AI在眼科的应用也逐渐向更全面更深入的层次发展,通过角膜断层扫描、光学相干断层扫描、裂隙灯图像等技术,AI在对角膜病变、结膜病变、白内障、青光眼等眼部疾病的诊断和治疗方面都表现出了良好的性能。然而AI在眼科的应用方面也存在一些诸如结果可解释性的欠缺、数据集标准化的缺乏、数据集质量的不齐、模型适用性的不足和伦理问题等挑战。在5G和远程医疗飞速发展的时代,眼科AI同时也有许多新的机遇。本文综述了AI在前段眼科疾病中的应用、临床实施的潜在挑战和前景,为AI在眼科领域的进一步发展提供参考信息。     

乳腺癌根治术后双弧VMAT与IMRT计划的剂量学比较

目的 比较乳腺癌根治术后双弧的容积旋转调强放射治疗(VMAT)与5野的静态调强放射治疗(IMRT)2种计划之间的剂量学差异,评估VMAT技术在乳腺癌根治术后的剂量学特点与应用能力.方法 选取28例乳腺癌根治术后患者(左侧10例,右侧18例),分别制定双90度弧段的VMAT与5野的IMRT 2种计划,主要的计划评估参数为靶区的肿瘤控制概率(TCP)、适形指数(CI)、均匀指数(HI)以及接受相应处方剂量水平照射体积百分比V₉₅、V₁₁₀,危及器官(OAR)评估包括患侧肺的正常组织并发症概率(NTCP)、D_mean、V₅、V₂₀、V₃₀,心脏的NTCP值、D_mean、V₂₅,健侧乳腺的D_mean、机器跳数(MU)以及治疗时间.结果 VMAT计划与IMRT计划的TCP值分别为(96±2)%、(90±2)%(t=-6.28,P<0.01);HI值分别为0.15±0.04,0.22±0.02(t=13.29,P<0.05);肿瘤位于左侧时,心脏NTCP值在VMAT计划与IMRT计划中分别为(1.0±0.12)%,(1.7±0.13)%(t=2.14,P<0.05);肿瘤位于右侧时,2种计划心脏的NTCP差异无统计学意义,平均剂量分别为(3.27±0.26)、(6.0±0.47)Gy(t=9.21, P<0.01);VMAT计划在MU少于IMRT计划(t=9.58,P<0.01),治疗时间短于IMRT计划(t=8.40,P<0.05).结论 乳腺癌根治术后,VMAT计划具有更强的临床应用能力,且表现出更优的剂量学特点.