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。     

基于U-net卷积神经网络的宫颈癌临床靶区和危及器官自动勾画的研究

目的:基于U-net卷积神经网络的深度学习方法,探讨宫颈癌放疗临床靶区和危及器官自动勾画的可行性。方法:利用U-net卷积神经网络模型搭建的端到端自动分割框架,以100例已进行IMRT治疗的宫颈癌患者CT及组织结构信息为研究对象,并随机选取其中的10例作为测试集。勾画的对象包括临床靶区（CTV）、膀胱、直肠和左、右股骨头5个部分,比较手动和自动勾画的戴斯相似性系数（DSC）和豪斯多夫距离（HD）以评估自动勾画模型的准确性。结果:4种危及器官自动勾画的DSC值都在0.833以上,平均值是0.898;HD值均在8.3 mm以内,平均值为5.3 mm;临床靶区DSC值是0.860,HD值为13.9 mm。结论:基于U-net卷积神经网络建立的自动勾画模型能较为准确地实现宫颈癌临床靶区和危及器官的自动勾画,临床应用中可大幅提高医生的工作效率及勾画的一致性。     

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。     

基于U-Net结合改进算法对放疗危及器官自动勾画研究

目的：面向放疗危及器官自动勾画构建基于U-Net的模型并针对肝脏分割构建3种改进模型。方法：采集共计184例肝癌患者和183例头部放疗患者的计算机断层扫描（CT）图像及组织结构信息,并结合公开数据集Sliver07用于模型的训练与评估。通过搭建U-Net模型并针对肝脏分割分别结合空洞卷积、SLIC超像素算法、区域生长算法进行训练并得到预测模型,利用预测模型对自动勾画结果进行预测。采用交并比（Io U）和平均交并比（MIo U）评价预测结果的精确性。结果：测试集头部放疗危及器官自动勾画预测结果MIo U为0.795～0.970,肝脏分割使用U-Net预测结果MIo U约为0.876,使用改进后模型预测结果MIo U约为0.888,并很好地约束了预测偏差较大结果的出现,使得测试样本中Io U结果小于0.8的数量占比从16.67%降至7.5%。直观勾画方面结合改进算法的模型比U-Net更能捕捉到复杂、混淆性的边界区域。结论：构建U-Net模型能够在头部放疗危及器官和肝脏自动勾画上表现良好,3种改进的模型能够在肝脏分割上具有更优的表现。     

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。     

两种自动勾画系统勾画头部小体积危及器官的对比

目的：比较MANTEIA和RT-Mind两种软件自动勾画头部小体积危及器官（OAR）的准确性。方法：选取30例头部肿瘤患者的电子计算机断层扫描（CT）影像和核磁共振影像,将两套勾画系统软件自动勾画的实验组1和在勾画基础上手动修改的实验组2与医生手动勾画的对照组进行交叉指数系数（OI）、形状相似性系数（DSC）、杰卡德相似系数（J）和剂量偏差比较。结果：对于体积相对较大或CT值差异明显的头部器官（如脑干、晶体）,OI、DSC、J值较高,剂量偏差较低;但对于小体积OAR（如视交叉、视神经、垂体）OI、DSC、J值较低,剂量偏差较高。P值分析发现：自动勾画A1组与手动勾画M组OAR的OI、DSC和J值比较差异均有统计学意义（P<0.05）。除晶体和内耳的OI值外,自动勾画B1组与手动勾画M组OAR的OI、DSC和J值比较差异均有统计学意义（P<0.05）。在自动勾画基础上,手动修改后,OI、DSC和J值都有提升,但与M组的OAR相比仍存在一定的差异。结论：通过软件自动勾画可以满足体积相对较大或CT值差异明显的头部器官放疗的临床需求,但对于头部小体积OAR,在临床上仍需要医生手动勾...     

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。     

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。     

基于自动勾画和快速蒙特卡罗计算的放射治疗全身器官剂量数据库平台的可行性研究

目的:探讨建立一种放射治疗全身器官剂量数据库平台的可行性。方法:使用基于深度学习的自动勾画软件DeepViewer?1例食管癌患者的全身CT上勾画全身器官,然后利用基于GPU加速的蒙特卡罗软件ARCHER计算相应的器官剂量分布,最后利用Lyman-Kutcher-Burman（LKB）模型评估放疗患者正常组织并发症概率（NTCP）。结果:针对该病例,成功建立基于DeepViewer?ARCHER和LKB模型的全身器官剂量数据库,发现距离靶区越近的器官剂量越大,其中心脏与靶区间距离最小,剂量为14.11 Gy,但因其模型参数特殊,通过LKB模型计算的NTCP为0.00%;左、右肺的剂量分别为3.19和1.16 Gy,但是NTCP值却很大,分别为2.13%和1.60%。对于距离靶区较远的头颈部器官（视交叉、视神经和眼）和腹部器官（直肠、膀胱和股骨头）剂量分别约为9和2 mGy,并且NTCP均近似为0.00%。结论:研究结果证明通过自动勾画软件DeepViewer?蒙特卡罗软件ARCHER和LKB模型建立全身器官剂量数据库的可行性。     

一种基于肝分段和肝癌轮廓融合的放疗靶区数据库建立方法

提出一种基于肝分段和肝癌轮廓融合的放疗靶区数据库建立和全过程数据质量管理方法,为后续人工智能靶区勾画或评估当前手工勾画提供数据支持。从肝癌数据库中取出原始图像,分别对其做带有肝脏放疗靶区勾画和分区分段轮廓标注工作,并通过图像融合技术使肝癌的放射治疗精确到肝段,最后使用深度学习的方法训练Unet网络以得到精准肝分割的神经网络模型,以实现针对肝癌的精准放疗。     

基于增强CT的手动勾画与基于PET-CT的自动勾画方法在鼻咽癌放疗中的对比研究

目的:探究基于增强CT的手动勾画与基于PET-CT的自动勾画方法在鼻咽癌放疗中的优劣性及应用价值。方法:采集34例鼻咽癌患者的PET-CT数据,比较医生分别在增强CT和PET-CT图像上勾画靶区的差异性,以CSCO指南在PET-CT双模态融合图像上手动勾画的靶区作为金标准,应用Matlab软件计算单一标准摄取值（SUV）阈值分割法和MIM软件自带的PET-EDGE分割法两者的重叠率Dice和豪斯多夫距离HD值,并采用t检验进行统计学分析。结果:基于增强CT图像的手动勾画法、基于PET-CT图像的单一SUV阈值法以及PET-EDGE自动勾画法,3者靶区分割结果的Dice值分别为0.706、0.736、0.806,HD值分别为12.601、11.631、6.143 mm。以PET-CT双模态图像作为参考的靶区手动勾画法与基于增强CT的手动勾画存在差异（Dice:P=8.33×10-7;HD:P=1.065×10-18）;MIM软件自带的PET-EDGE靶区分割法Dice和HD值高于单一SUV阈值法,差异具有统计学意义（Dice:P=0.019 8;HD:P=0.013 7）。结论:在鼻咽癌肿瘤靶区的分割性能上,基于PET-CT图像的自动勾画优于基于增强CT图像的手动勾画,MIM软件自带的PET-EDGE分割法优于单一SUV阈值分割法。     

一种新的舌癌图像快速自动分割方法

目的:研究一种新的舌癌图像自动分割算法以实现对舌癌肿瘤的快速准确分割。方法:通过引入一种基于局部均方差的自适应尺度算子实现演化曲线在演化过程中的自动调整,从而更高效率地向真实目标边界运动,并且克服舌癌肿瘤图像中目标边界不清和图像灰度不均匀等不良因素带来的影响。此外,为加快曲线的收敛速度,本文提出了一种新的能量项评估演化曲线轮廓内部和轮廓外部区域灰度的分布差异,以此引导曲线自适应地调整演化速度,减少完成分割任务所需的迭代次数。结果:使用本方法对22幅舌癌肿瘤MRI图像进行分割,分割结果与真实结果之间的重叠率Dice值为0.82,豪斯多夫距离HD值为1.732 mm。结论:将本文算法与其它现有的几种活动轮廓模型进行定性和定量对比分析,实验结果表明本文算法在对细节及弱边缘灰度的处理上表现更加优异,可用于舌癌肿瘤的精确分割,为临床分析提供辅助信息。