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。     

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...     

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。     

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。     

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...     

两种自动勾画方法对T3分期鼻咽癌靶区勾画结果对比分析

目的：比较和分析基于常规图谱集(Atlas)自动勾画方法和深度学习自动勾画方法对T₃分期鼻咽癌靶区的勾画结果。方法：回顾性选取本院T₃分期鼻咽癌患者138例,由一名高年资医生在CT上勾画GTV和CTV,勾画结果经另外两名高年资医生审核。建立3D-Unet模型,随机选取110例病例作为训练集,28例病例作为测试集。比较3D-Unet模型与Atlas模型的优劣性。结果：与医生勾画结果相比,3D-Unet模型的GTV和CTV平均勾画结果如下所示,平均表面距离：3.01和1.84 mm,95%豪斯多夫距离：16.05和7.70 mm,Dice相似性系数：0.71和0.83,Jaccard相似性系数：0.56和0.71,精确率：0.70和0.85,召回率：0.76和0.81,各项参数均显著优于Atlas模型(P<0.05)。结论：与Atlas自动勾画技术相比,基于3D-Unet模型的自动勾画方法对鼻咽癌靶区的勾画准确率明显提升。     

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。     

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。     

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     

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。     

CARE Dose 4D在鼻咽癌放疗定位中的应用

目的:探讨CARE Dose 4D技术在鼻咽癌放疗定位中的应用价值。方法:将60例拟放疗的鼻咽癌患者随机分为A组和B组,每组30例。A组管电压120 kV固定300 mAs行常规扫描,B组管电压120 kV并开启CARE Dose 4D设置预设值为500 mAs进行扫描。在这两种不同扫描方式下扫描CIRS 064M电子密度模体,验证CT-RED转换曲线是否有差异。客观评价两组图像的噪声（SD）、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）、GTV的CT值、剂量长度乘积（DLP）、容积CT剂量指数（CTDIvol）及有效辐射剂量（ED）。并由两位高年资医师对图像进行主观评分。结果:两种扫描方式下,CT值及CT-RED转换曲线无明显差异,保证了靶区剂量计算的精确性;B组与A组比较CTDIvol降低35%,DLP、ED均降低43%,差异有统计学意义（P<0.001）;客观评价中两组图像的SNR、CNR、GTV的平均CT值之间的差异无统计学意义（P>0.05）。两组图像在三角肌平面,A组SD高于B组,差异有统计学意义（t=30.809, P<0.001）;两组图像主观评价有显著性差异（z=-2.445, P<0.05）。A组图像中由于肩部横断面内颈部淋巴引流区噪声较大,对医生勾画该层面的靶区造成了一定困扰,从靶区勾画角度来说,B组图像要优A组。结论:在鼻咽癌放疗定位中应用CARE Dose 4D技术是可行的,可提高图像质量,同时大幅降低患者的有效辐射剂量。     

放疗影像自动分割效果评估中几何参数与剂量学参数之间的关联性

目的:通过分析感兴趣区域（ROI）的几何参数与剂量学参数之间的关联性,探讨放疗影像自动分割效果评估时联合使用几何参数与剂量学参数的必要性。方法:利用卷积神经网络构建的分割模型对18例宫颈癌术后患者的危及器官与靶区进行自动分割,把自动分割结果与医生手动勾画结果进行比较,用于评估的几何参数包括基于体积/面积的Dice相似性系数、相对体积差与基于距离的几何参数:最大Hausdorff距离、95% Hausdorff距离、质心差,剂量学参数包括针对危及器官的平均剂量差、针对靶区的ΔD95和ΔD98。采用线性回归方法研究不同分割方式下ROI几何学参数与剂量学参数间的关系,并使用Spearman相关性分析获得几何参数间的相关性及医生勾画与自动分割间剂量学的相关性。结果:所有ROI的几何参数与剂量学参数间的关系均较弱（63.3%的R2<0.4）且不稳定;同时几何参数间的相关系数|r|不超过0.625,互为弱相关或不相关。结论:在对放疗领域的图像分割结果进行评估时,应该同时考虑到几何参数与剂量学参数。选择几何参数时,应联合基于面积/体积的评估方式与基于距离的评估方式。     

鼻咽癌调强放射治疗中心点Y轴精度分析

目的:分析鼻咽癌（NPC）调强放射治疗中心点Y轴的精度情况。方法:选取200例NPC患者为观察对象,将其随机分为A、B两组,每组100例。A组采用双弧容积旋转调强放射治疗（VMAT）逆向优化设计,B组采用传统的调强放射治疗（IMRT）逆向优化设计,两组均采用Eclipse13.5计划系统进行优化设计。比较两组优化设计放疗中心点与重建放射图像中心点Y轴精度情况。结果:A组Y轴移动的发生率为43.00%,B组为58.00%,A组低于B组（P<0.05）。A组Y轴移动的方向向下移动的占比为53.49%,B组Y轴移动方向向上移动占比为68.97%。在摆位误差方面,A组上移摆位误差为（1.07±1.01） mm,B组为（2.15±1.38） mm,A组下移摆位误差为（1.12±1.13） mm,B组为（2.07±1.24） mm,A组均低于B组（P<0.05）。在治疗中心点1层,A组占比为38.00%,B组占比为44.00%,两组无统计学差异（P>0.05）。在治疗中心点2层,A组占比为62.00%,B组占比为56.00%,两组无统计学差异（P>0.05）。中心点层数移动方面,A组移动主要发生在2层,发生率为69.35%。B组1层移动的发生率为36.36%,2层移动的发生率为75.00%。位于治疗中心点1层,B组的移动方向主要是向上移动。位于治疗中心点2层,A组上移的发生率为46.51%,下移的发生率为53.49%。B组在这一层中,主要是上移,发生率为51.72%。结论:NPC调强放射治疗过程中,采用VMAT逆向优化设计更具优势,能够提高调强放射治疗过程中治疗中心点Y轴的精度,具有应用和推广价值。     

TomoDirect技术在鼻咽癌放疗中的剂量学研究

目的:研究鼻咽癌患者应用TomoDirect（TD）、TomoHelical（TH）及常规加速器固定野调强技术（FF-IMRT）设计的计划的剂量学差异。 方法:选取10例鼻咽癌患者,对患者CT图像分别设计TH、TD和FF-IMRT计划,评估靶区、危及器官和正常组织的剂量分布。采用单因子方差分析法比较TH、TD、FF-IMRT计划的剂量学参数差异,并用LSD法进行两两比较。 结果:TD技术设计的计划,靶区剂量学与TH、FF-IMRT无明显差异;危及器官保护与TH相似,相比于FF-IMRT,脊髓最大剂量降低约4 Gy（P=0.000）;腮腺平均剂量降低约20%（P=0.000）,[D33]、[D50]、[D60]显著低于FF-IMRT（P=0.000）;口腔、喉的平均剂量分别比FF-IMRT降低约7 Gy（P=0.000）和20 Gy（P=0.000）;颞颌关节的最大剂量比FF-IMRT降低10 Gy（P=0.000）;而在视神经、视交叉的保护上,TD与TH均不如FF-IMRT;靶区外正常组织受照剂量,TD计划具有一定优势。 结论:鼻咽癌患者TD计划的剂量学参数与TH计划相似,整体优于FF-IMRT计划,完全满足临床剂量学要求,可以作为一种新的治疗手段。     

鼻咽癌放射治疗正向调强计划设计方法

目的利用正向调强计划实现鼻咽癌放射治疗计划设计,总结出适合笔者单位的计划设计方案。方法选择2009年1月至2010年5月40例鼻咽癌患者,其中男性26例,女性14例,年龄30～70岁,平均年龄45岁。进行鼻咽癌治疗计划设计,讨论鼻咽癌计划设计的技巧。根据靶区和危及器官的形态和位置、预设射野方向,人工设置射野形状,根据处方剂量做射野权重的优化,再人为增加子野并调整子野形状,再优化,循环调整和优化,最后得到合适的计划。结果在所有病例中,一般预设7个大野,角度是210°、260°、300°、0°、60°、100°、150°,实际射野角度可以在预设方向附近做调整。根据处方剂量设计计划,大体靶体积(GTV1)为(6636.45±126.43)cGy,均匀度为1.0660±0.0217;临床靶体积(CTV1)为(6396.08±106.01)cGy,均匀度为1.1440±0.0306;CTV2为(5647.16±197.53)cGy,均匀度为(1.0860±0.0456)。并且所有计划基本满足90%CTV达到100%处方剂量,95%以上GTV达到100%处方剂量。结论调强放射治疗(IMRT)是先进的放射治疗技术,但正向调强计划的优劣很大程度上取决于操作者的经验,掌握合适技巧,运用合理方案,才可以得到符合要求的计划,总体说来鼻咽癌的正向调强计划比逆向调强计划有更加灵活的射野形状设置和权重给予,更有助于满足临床要求。     

基于深度学习和图谱库方法自动勾画肿瘤放疗中危及器官的比较

【摘要】目的:评估比较基于深度学习（DL）和图谱库（Atlas）方法自动勾画不同部位肿瘤放疗中危及器官（OARs）轮廓的几何学精度,为临床应用提供依据。方法:选择40例肿瘤患者的CT图像（头颈部、胸部、腹部和盆腔肿瘤患者各10例）,由资深放射治疗医师手动勾画OARs,然后再分别使用基于DL和Atlas方法的自动勾画软件勾画OARs。采用形状相似性指数（DC）、Jaccard系数（JC）、Hausdorff距离（HD）、体积差异（VD）等多个指标评价基于DL和Atlas自动勾画与手动勾画OARs的几何学一致性。结果:除直肠外,采用DL方法勾画的多数OARs的DC指标高于0.7,优于Atlas方法,差异有统计学意义（P<0.05）。此外,DL方法的JC值除晶体、直肠、脊髓外也都大于0.7。HD中最大的是脊髓,两种方法均超过20 mm。DL方法中VD绝对值较大的是直肠。结论:基于DL方法自动勾画的OARs几何精确度总体上高于Atlas方法。下一步,通过继续增大训练集的数据量可进一步提高基于DL方法模型的鲁棒性,从而更好地辅助放射肿瘤医师,使肿瘤患者获益。     

鼻咽癌靶区及关键组织确定CT与MRI比较可行性研究

目的比较CT与MRI对鼻咽癌靶区及关键组织的确定．优化MRI序列以改善对鼻咽癌靶区及关键组织确定。方法8例未经治疗的鼻咽癌患者采用相同的放射治疗体位，面罩阎定，经CT、MRI扫描后，全部CT／MRI图像经网络传输至Ac—QSIM4．9．2配准，按照解剖边界、信号、密度等采用六点评分方法对CT与各序列MRI图像上的各个病变结构（咽旁间隙、颅底、颅内、椎前组织、脊髓、眼球、脑干）显示按级评分。结果各个解剖结构评分如下，咽旁间隙：CT2．750±0．370，T2WI4．250±0．250，T2W14．500±0．380，化学饱和脂肪抑制（FSPGR）增强T1WI5．625±0．180；椎前组织：CT2．000，T1WI4.125±0．230，T2WI5．000±0．190，化学饱和脂肪抑制（FSPGR）增强T1WI5．375±0．375；颅底：CT2．375±0．625，T1WI3．125±0．515，T2WI2．750±0．590，化学饱和脂肪抑制（FSPGR）增强T1WI4．250±0．725；颅内：CT1．000，T1WI1．375±0．375，T2WI1．875±0．580，化学饱和脂肪抑制（FSPGR）增强T1WI2．125±0．740；脊髓：CT4．125±0．230，T1WI6．000，T2W16．000，化学饱和脂肪抑制（FSPGR）增强TIW16．000；脑干：CT3．500±0.190，T1WI6．000、T2WI6．000，化学饱和脂肪抑制（FSPGR）增强T1WI6．000；眼球：CT5．375±0．180，T1WI6．000，T2WI6．000，化学饱和脂肪抑制（FSPGR）增强T1WI6．000。各结构的MRI图像都比CT有更高评分的趋势。结论与CT相比MRI在鼻咽癌靶区、重要器官的确定上有更大的优势，在MRI各序列中化学饱和脂肪抑制（FSPGR）增强T1WI较其他两种序列有更好的判断能力的趋势。在MRI模拟常规用于鼻咽癌放射治疗前，需要进一步研究来证实该研究结果及探讨其几何畸变、扫描时间等问题。