AccuContour软件自动勾画胸腹部肿瘤患者两种胃结构比较

目的 使用基于深度学习的AccuContour软件自动勾画胸腹部肿瘤患者正常胃和胸腔胃结构,对勾画效果进行评估和比较。方法 选取36例胸腹部肿瘤患者,分为2组,其中18例正常胃患者为A组,其余18例食管癌术后胸腔胃患者为B组。使用AccuContour软件在患者的定位CT图像上自动勾画胃结构,对自动勾画和手工勾画的体积差异、位置差异、形状一致性进行统计分析,对2种胃结构的自动勾画效果进行比较。结果 A组患者自动和手工2种勾画方式的体积差异△V%为（-1.82 ±9.65）%,总位置差异ΔL为（0.51 ±0.37） cm,Dice相似性系数（Dice similarity coefficient,DSC）为0.89 ±0.04。对A组和B组数据进行秩和检验比较,△V%、ΔL和DSC值均有统计学差异（P < 0.05）。结论 本研究所用版本的AccuContour软件,对于大于一定体积的正常胃结构有较好的自动勾画效果,而对食管癌术后胸腔胃结构不能进行有效自动勾画。     

绝对剂量的变化对鼻咽癌调强放疗计划大野Portal Dosimetry剂量验证的影响

目的 研究加速器绝对剂量的变化对鼻咽癌调强放疗(Intensity Modulated Radiotherapy,IMRT)计划大野Portal Dosimetry(PD)剂量验证结果的影响。方法 选取12例行IMRT计划的鼻咽癌患者进行研究。每例治疗计划中,选择机架角为0°的射野(记为AA0),该射野是大野,由两个分野组成。对AA0野,制作相应的PD剂量验证计划并在一台Clinac iX加速器上执行。通过两个PD分野的矩阵相加,得到大野AA0的PD剂量分布矩阵。通过使用不同的系数与AA0射野的测量剂量分布矩阵相乘,模拟加速器绝对剂量的变化。采用3 mm/3%的Gamma分析参数,使用PD软件模块分析得到不同绝对剂量变化情况下AA0大野的Gamma通过率(G值)。使用dp表示加速器绝对剂量变化的相对百分比。对dp在-5.0%～5.0%范围内以间隔0.5%取值,分析G(dp)的变化。对G(dp)的数据使用四次多项式拟合,由拟合公式计算得到G值的最大值(G_max)以及G≥95%对应dp值的变化范围(R₉₅)。结果 12个AA0射野的G(0)均&g...