深度卷积神经网络在放射治疗计划图像分割中的应用

目的:结合全卷积神经网络(Fully Convolutional Network,FCN)和多孔卷积(Atrous Convolution,AC)的深度学习方法,实现放射治疗计划图像的组织器官自动勾画。方法:选取122套已经由放疗医师勾画好正常器官结构轮廓的胸部患者CT图像,以其中71套图像(8 532张轴向切层图像)作为训练集,31套图像(5 559张轴向切层图像)作为验证集,20套图像(3 589张轴向切层图像)作为测试集。选取5种公开的FCN网络模型,并结合FCN和AC算法形成3种改进的深度卷积神经网络,即带孔全卷积神经网络(Dilation Fully Convolutional Network,D-FCN)。分别以训练集图像对上述8种网络进行调优训练,使用验证集图像在训练过程中对8种神经网络进行器官自动识别勾画验证,以获取各网络的最佳分割模型,最后使用测试集图像对充分训练后获取的最佳分割模型进行勾画测试,比较自动勾画与医师勾画的相似度系数(Dice)评价各模型的图像分割能力。结果:使用训练图像集进行充分调优训练后,实验的各个神经网络均表现出较好的自动图像分割能力,其中改进的D-FCN 4s网络模型在测试实验中具有最佳的自动分割效果,其全局Dice为94.38%,左肺、右肺、心包、气管和食道等单个结构自动勾画的Dice分别为96.49%、96.75%、86.27%、61.51%和65.63%。结论:提出了一种改进型全卷积神经网络D-FCN,实验测试表明该网络模型可以有效地提高胸部放疗计划图像的自动分割精度,并可同时进行多目标的自动分割。     

局部晚期食管鳞癌放疗的实际剂量分布误差追踪评价

【摘要】目的:通过重复扫描模拟CT图像评估局部晚期食管鳞癌放疗过程中因摆位误差、呼吸运动和解剖结构位移等引起的靶区和危及器官剂量变化,探讨食管癌自适应放疗的需求。方法:共入组行放疗的局部晚期食管鳞癌患者13例,其中7例接受调强放疗,6例接受三维适形放疗,处方剂量均为PTV1:64 Gy/32 F,PTV2:46 Gy/23 F。第5、10、15、20、25次治疗结束后,对患者重新行模拟CT扫描并勾画靶区和危及器官,计算治疗计划在重复CT图像上的剂量分布。通过形变配准方法对治疗剂量进行追踪累加,得到治疗的实际累积剂量分布,并与原始计划进行剂量学比较。结果:PTV1和PTV2的处方剂量覆盖率随着放疗的进行均有不同程度的下降,双肺Dmean和脊髓D1 cc均有明显增加。至治疗结束时,PTV1 和PTV2的V95%平均下降了-2.73%±2.82%和-1.88%±1.44%（P<0.05）。其中有2例PTV1的V95%下降超过-5%,最大偏差达到-9.16%。双肺Dmean和脊髓D1 cc实际受照剂量分别从（17.90±2.78） Gy和（47.04±3.21） Gy增加至（18.27±3.18） Gy和（49.02±3.96） Gy,分别增加了1.84%±3.83%和4.25%±5.72%,其中脊髓D1 cc的变化具有统计学意义（P<0.05）,脊髓D1 cc发生偏差大于3%和5%的病例数分别为6例和5例。心脏Dmean变化不明显。结论:在局部晚期食管鳞癌患者放疗过程中,计划靶区的处方剂量覆盖率有所降低,超50%病例的肺和脊髓受照剂量增加,疗程中的剂量评估和在第10次治疗后实施自适应放疗可能会有临床获益。     

准直器角度对宫颈癌 VMAT 的剂量学影响

目的：比较两种不同准直器角度对晚期宫颈癌 VMAT 计划的剂量学影响,为晚期宫颈癌 VMAT 计划的设计提供临床参考。方法：选择11例晚期宫颈癌患者,每例病人分别设计两种不同准直器角的双弧 VMAT计划,计划 A 和计划 B 的准直器角度分别为15°／345°和0°／90°。PTV 处方剂量为45Gy／（25f·1．8Gy）。所有计划都满足95％的靶区体积达到处方剂量要求。比较每个计划 PTV 的适形性指数（CI）与均匀性指数（HI）以及膀胱、直肠、股骨头和双肾的体积剂量（V30、V40、V50和 V18）和平均剂量（Dmean ）等参数。结果：两组计划靶区覆盖均能满足临床要求,但 B 计划的 CI 明显优于 A 组计划（0．75±0．03 vs 0．66±0．06;P ＜0．05）,并且有相似的均匀性指数。与 A 计划相比,B 计划在危及器官的体积剂量和平均剂量均明显低于前者（P ＜0．05）或者两者没有差别（P ＞0．05）。计划 A、B 两组膀胱和直肠的平均剂量（Dmean ）和体积剂量 V40分别为：（4500．70±218．28）cGy vs （4168．56±212．62）cGy（P ＝0．000）和（83．43％±11．73％）vs（61．46％±9．47％）（P ＝0．000）;（4836．12±313．33）cGy vs （4719．27±182．24）cGy（P＝0．121）和（97．05％±3．29％）vs （93．78％±6．60％）（P ＝0．066）。结论：对于晚期宫颈癌 VMAT 计划的设计,准直器角度为0°／90°的计划结果优于15°／345°的计划。不仅 PTV 的剂量分布有更好的适形性,而且能更好地保护危及器官。因此推荐使用0°／90°的准直器角度设计晚期宫颈癌的 VMAT 计划。     

Octavius 1600SRS三维剂量验证系统临床可行性测试

目的:通过模体实验对PTW Octavius 1600SRS三维剂量验证系统进行临床应用前性能测试,评估其对立体定向放射治疗（SBRT）计划进行剂量验证的可行性。方法:选用PTW Octavius 1600SRS体模的CT图像,模拟勾画7个球形靶区,中心靶区（PTV0）直径大小为3 cm,其余各靶区直径大小分别为1.0 cm（2个）、1.5 cm（2个）和2.0 cm（2个）,各靶区中心点距PTV0中心点距离为3~6 cm。设置PTV0的中心点为计划中心,在治疗计划系统中制定SBRT计划（Plan0）,处方剂量为8 Gy×3 F。实验分别对Plan0引入临床常见偏差,包括叶片MLC位置偏差（1、2、3 mm）、计划中心点（ISO）位置偏差（1、2、3 mm）和机架位置偏差（0.5°、1.0°、2.0°）,并生成相应的偏差计划。使用1600SRS验证系统分别对原计划和偏差计划进行测量,比较两者γ通过率和靶区覆盖率的差别,以评估系统对放疗剂量偏差的敏感性。另外,对6例临床SBRT计划进行治疗前剂量验证,并与EPID验证结果进行比较,以评估其临床计划验证性能。结果:1600SRS验证系统对MLC偏差检测非常敏感,当MLC出现1 mm偏差时,其γ通过率与各靶区覆盖率均出现显著下降,且随着MLC偏差变大,其下降越明显。当MLC出现3 mm偏差时,（3 mm/3%）和（2 mm/3%）的γ通过率分别从99.6%和98.0%下降至92.8%和81.7%,7个靶区体积的覆盖率（V98%）平均下降（58.8±6.8）%。1600SRS对机架旋转偏差和ISO平移误差检测亦敏感,在机架旋转出现2°偏差或ISO出现3 mm偏差时,其（2 mm/2%）的γ通过率分别从95.1%下降至89.5%或86.2%。另外,6例临床SBRT放疗计划的（2 mm/3%）γ通过率平均为（95.5±1.5）%。结论:Octavius 1600SRS能敏感地检测出SBRT计划中MLC到位偏差、机架旋转角度偏差与ISO偏差,能较好地应用于SBRT计划的治疗前剂量验证。     

图像配准方式对宫颈癌后装自适应放射治疗图像配准精度的影响

目的研究不同配准范围大小和不同图像质量对宫颈癌后装自适应放射治疗不同分次之间CT图像配准精度的影响,为临 床的应用提供指导。方法随机选取15例已完成三维后装放疗的宫颈癌患者,将患者的最后一次治疗计划CT图像（CT1）和第 一次治疗计划CT图像（CT2）导入Varian 公司的Velocity软件,分别以不同图像质量（保留施源器和去除施源器两种）和不同配 准范围[配准靶区（S组）/配准器官结构（M组）/配准体廓（L组）]进行图像配准,以靶区和危及器官相似性指数（DSC）来评价不同 配准方式的配准精度,并采用配对T检验比较不同配准方式的配准精度。结果使用Velocity软件基于CT阈值自动分割金属施 源器,CT值选择1700~1800 HU时分割的体积最接近真实体积值。去除施源器组中各器官结构的相似性指数DSC优于或等效 于保留施源器组,且直肠的DSC值得到明显提高,差异具有统计学意义（P<0.05）。不同配准框大小之间比较,配准靶区组（S 组）的高危靶区体积（HRCTV）和低危靶区体积（IRCTV）的相似性指数最高,优于配准器官组（M组）和配准体廓组（L组）,差异 具有统计学意义（P<0.05）。配准器官组（M组）有较好的靶区体积配准精度和最优的危及器官配准精度,膀胱和直肠的DSC值 明显优于其他两组,差异具有统计学意义（P<0.05）。结论在宫颈癌后装自适应放疗中,使用Velocity软件对0.24 cc的金属施 源器进行自动分割时应选择CTHU=1700~1800 HU。对施源器进行自动分割并屏蔽可以提高图像质量,图像配准时建议选用 配准器官范围进行图像配准。     

基于图像形变配准的宫颈癌放疗累积剂量学研究

目的 比较两种不同累积方式下宫颈癌放疗累积剂量,并分析直肠累积剂量与放射性直肠炎严重程度相关性。方法 回顾分析278例已完成放疗的宫颈癌患者资料,对其中发生放射性直肠炎的49例患者分别采用直接“剂量-体积”直方图参数累积方法(S-DVH组)与图像形变配准方法(DIR组)获得累积剂量(EQD2Gy),并统计该278例患者S-DVH法的直肠累积剂量(D2.0cm³、D1.0cm³、D0.1cm³)。采用Spearman法进行相关分析。结果 S-DVH组较DIR组的高危临床靶体积D90%高2 Gy[(88.66±5.75) Gy∶(86.66±5.54) Gy, P<0.05],膀胱D2.0cm³、D1.0cm³分别高2.13Gy[(82.46±6.91) Gy∶(80.33±6.86) Gy,P<0.05]、2.35 Gy[(88.46±4.37) Gy∶(86.11±3.93) Gy,P<0.05],直肠D2.0cm³、D1.0cm³分别高[1.99 Gy (72.49±5.17) Gy∶(70.50±5.03) Gy,P<0.05]、2.71 Gy[(78.87±4.50) Gy∶(76.16±4.14) Gy,P<0.05]。直肠D2.0cm³、D1.0cm³、D0.1cm³与放射性直肠炎严重程度呈正相关。结论 两组累积剂量不同但均在可接受范围,临床上为了简便可用S-DVH法评估。直肠D2.0cm³、D1.0cm³、D0.1cm³可用于预测直肠放疗不良反应。     

基部计划剂量补偿优化方法在肺癌调强放疗计划中的应用

【摘要】目的:比较基部计划剂量补偿（BDPC组）和冷热点控制（HCSC组）两种计划优化方法得到的肺癌调强放疗计划的剂量学差异。方法:选取13例肺癌患者,采用相同优化条件分别设计BDPC和HCSC两组放疗计划。计划处方:PGTV为60 Gy/26 f、PCTV为50 Gy/26 f。比较两组肿瘤靶区和危及器官的各项剂量评价参数、计划时间和机器跳数（MU）。采用配对t检验或非参数检验进行统计学分析。结果:BDPC组相对于HCSC组有较好的靶区CI（PGTV:0.66±0.14 vs 0.58±0.15, P<0.05;PCTV:0.61±0.28 vs 0.57±0.27, P=0.066）和HI （PGTV:0.08±0.02 vs 0.11±0.05, P<0.05;PCTV:0.23±0.03 vs 0.27±0.03, P<0.05）;前者较后者重要危及器官的剂量低,食管的Dmax、双肺的V5 Gy和V20 Gy分别为（59.92±2.87） Gy vs （62.09±3.34） Gy、49%±18% vs 51%±11%和22%±9 % vs 24%±7%,P值均小于0.05。结论:对于肺癌调强放疗计划,BDPC优化方法得到的计划剂量分布较HCSC优化方法更优,能保证靶区覆盖的同时降低重要危及器官的受照剂量,可在临床上推广应用。     

图像配准方法对肺癌放疗图像引导摆位精度的影响

目的 比较和评估使用CBCT图像引导摆位中不同图像配准方法对配准精度的影响,为选择合理的图像引导方法提供临床依据。方法 对15例肺癌患者计划CT和第1次放疗摆位CBCT图像分别以不同算法(骨性或灰度配准)和不同范围(靶区或患侧或体廓)进行图像配准,比较各组配准的治疗体位下PTV_CT对GTVCBCT的覆盖率、靶区和OAR相似性指数及GTV几何中心位置偏差。结果 相同配准范围骨性配准精度差于灰度配准,其中配准靶区组差别最明显。骨性和灰度配准方式配准靶区、患侧及体廓时,PTV_CT对GTVCBCT的覆盖率分别为(66±35)%和(97±8)%(P=0.005)、(98±5)%和(99±2)%(P=0.034)及(98±4)%、(98±4)%(P=0.478)。选择灰度配准方式和配准患侧时精度最佳,GTV的相似性指数为0.86±0.10,食管的为0.71±0.10,脊髓的为0.76±0.10,心脏的为0.89±0.05。GTV中心偏差为(0.25±0.16) cm。结论 肺癌放疗的CBCT引导摆位修正可满足临床要求,但较小配准范围会降低配准精度,建议采用配准患侧或配准体廓方式。     

ABAS软件勾画OAR临床前测试重要性研究

目的 对基于模板自动分区(ABAS)算法的图像勾画软件进行临床前测试,评估鼻咽癌放疗计划OAR勾画精度,为确定临床应用条件提供依据。方法 以放疗医师在22例鼻咽癌患者放疗计划CT图像上手工勾画的OAR结构为评价标准,分别对ABAS软件两种算法(General和Head/Neck)自动勾画的OAR进行以下测试:(1)每1例患者均拷贝1套图像,以原图像上手工勾画的轮廓为模板在拷贝图像上自动勾画,考察自动勾画对模板的还原能力;(2)以1例患者图像上手工勾画的轮廓为模板,对其余患者图像进行自动勾画,考察采用单一模板对不同患者图像自动勾画的准确度。评价指标包括各OAR的DSC、V_diff、DSC与勾画体积相关性,以及自动勾画加手工修改与单纯手工勾画的耗时差别。Wilcoxon符号秩检验,Spearman相关性分析。结果 Head/Neck算法对模板还原能力优于或相当于General算法,自动勾画DSC与所勾画结构体积大小呈正相关(r_s=0.879、0.939)。还原测试中体积>1 cm³器官自动勾画的DSC>0.8。使用Head/Neck算法基于单一模板的自动勾画中,脑干、颞叶、腮腺、下颌骨的DSC和V_diff平均值分别为0.81~0.90和2.73%~16.02%,颞颌关节和视交叉DSC为0.45~0.49。应用自动勾画加手工修改比单纯手工勾画可以节省68%时间。结论 临床前测试可以确定ABAS算法在特定临床应用条件的准确度和适用范围,所测试软件可帮助提高鼻咽癌放疗计划OAR勾画效率,但不适用于较小体积器官的勾画。     

BodyFIX联合腹压板在肝癌大剂量放射治疗中的应用

目的:利用BodyFIX联合腹压板这一固定装置,通过抑制患者呼吸幅度,对使用BodyFIX联合腹压板和普通真空袋两组病人的摆位误差进行分析比较,评价BodyFIX联合腹压板这一装置的优缺点及其用于肝癌大剂量放射治疗的临床意义。 方法:选择20例原发性肝癌患者（BodyFIX联合腹压板和普通真空袋组各10例）,采用立体定向放射治疗,分割剂量6.5 Gy/次,照射次数均为6次,隔日1次。所有患者每次治疗前均行锥形束CT扫描,记录并分析两组摆位误差大小。 结果:普通真空袋组病人在X（左右）、Y（上下）、Z（前后）3个方向上的线性误差为（0.28±3.19）、（-2.22±5.75）、（-0.66±3.85） mm,对应外放边界MPTV为8.06、13.92、9.78 mm;而使用BodyFIX联合腹压板组病人为（2.14±2.61）、（-1.94±3.78）、（0.22±2.50） mm,对应MPTV为6.57、7.57、5.98 mm。线性误差比较得出P值在X（左右）、Y（上下）、Z（前后）3个方向上分别为0.480、0.003、0.001,差异在Y和Z方向上有统计学意义。 结论:BodyFIX联合腹压板这一固定装置与普通真空袋相比,其优势在于可限制患者呼吸运动幅度,减小摆位误差,缩小靶区外放边界,对增加分次放疗剂量,提高肝癌放疗疗效有着重要的临床应用价值。