基于TrueBeam平台设计左乳腺癌术后放疗VMAT计划

目的 探索一种基于TrueBeam直线加速器平台的快速简捷的乳腺癌容积旋转调强放疗(VMAT)计划设计的方法,旨在降低乳腺癌VMAT计划设计难度和降低危及器官剂量。方法 选择广州中医药大学金沙洲医院2020-05-11-2022-03-01的收治24例左乳腺癌术后深吸气屏气放疗病例(靶区仅包含胸壁区和锁骨区),在Varian的Eclipse 15.6计划系统上,勾画特定的辅助结构,设置4条子弧,使用基本固定的优化条件重新设计得到左乳腺癌VMAT计划(VMAT＿limit)。并将该计划与原TrueBeam临床治疗的VMAT计划(VMAT＿clinic)进行比较,其中包括靶区适形性指数(CI)、均匀性指数(HI)、靶区最大点剂量(D_max)、危及器官平均剂量(D_mean)、脊髓、肺、心脏的剂量以及机器总跳数(MU)。结果 与VMAT＿clinic相比,VMAT＿limit的左肺V₁₀体积降低了7.09%(Z=-4.13,P<0.001)、左肺V₅体积降低了10.93%(Z=-4.804,P<...     

3种立体定向放射外科技术在不同脑转移瘤个数下的比较

目的:比较HyperArc、容积旋转调强（VMAT）和射波刀（CyberKnife）在单发和多发脑转移瘤（BM）放射治疗中的剂量学差异。方法:将75例脑转移瘤CT图像分成5组（1 BM、4 BM、8 BM、15 BM、20 BM）,分别设计HyperArc、非共面VMAT和CyberKnife这3种不同技术（HA、nCO-VMAT、CK）的计划。分析比较3种计划的剂量学差异,包括靶区适形度指数（CI）、梯度指数（GI）、正常脑组织平均剂量（Brainmean）、机器总跳数（MU）以及出束时间。结果:在1 BM中,HA、nCO-VMAT、CK的GI值（P=0.429）和Brainmean值（P=0.799）接近;HA和nCO-VMAT的CI值接近,优于CK（P<0.001）。在4 BM中,HA、nCO-VMAT、CK的GI值（P=0.334）和Brainmean值（P=0.317）都接近;HA和nCO-VMAT的CI值接近,优于CK（P<0.001）。在8 BM中,HA和nCO-VMAT的CI值接近,优于CK（P<0.001）;HA和CK的GI值接近,优于nCO-VMAT（P<0.001）。在15 BM中,HA的CI值（P<0.001）最优;CK的GI值（P<0.001）最优,HA次之,nCO-VMAT最差;CK的Brainmean值（P<0.001）最优,HA次之,nCO-VMAT最差。在20 BM中,HA的CI值（P<0.001）最优;CK的GI值（P<0.001）最优,HA次之,nCO-VMAT最差。在所有组中HA和nCO-VMAT的MU值都比CK低,CK的出束时间都远大于HA和nCO-VMAT。结论:HA、nCO-VMAT与CK技术都可以降低正常脑组织的剂量,都能取得很好的CI和GI,但HA出束时间短,CK出束时间长。     

长尾分布下的PET-CT肺癌图像的深度学习网络检测与定位探索

目的:提出一种用于PET/CT图像在长尾分布下的肺癌检测方法,以提高PET/CT图像中的肺癌诊断效能。方法:以YOLOv5作为骨干网络（Backbone）,通过将Backbone与自适应类损失函数（ACSLoss）相结合来构建一个基于自适应类损失函数的YOLO模型（ACS-YOLO）,以此解决PET/CT肺癌图像真实数据集中的长尾分布问题并提高PET/CT图像中的肺癌诊断效能。结果:在Lung-PET/CT-Dx公开数据集上与现存的YOLOv5变体相比,本文提出的ACS-YOLO取得了最好的检测性能,Precision、Recall、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95指标最好的值分别为0.960 7、0.948 9、0.970 6和0.558 3。与其他YOLOv5变体相比,ACS-YOLO的检测性能提升约1%~5%,而尾部类别检测性能提升约5%~11%。结论:提出的ACS-YOLO可有效地提高长尾分布下PET/CT图像中的肺癌检测效能,这表明本文提出的方法能够作为现实PET/CT肺癌诊断的辅助工具。     

基于Halcyon加速器的乳腺癌IMRT计划设计方法

目的:探索一种基于Halcyon平台的快速简洁的乳腺癌调强放射治疗（IMRT）计划设计方法,旨在降低乳腺癌IMRT计划设计难度。方法:回顾性选择10例包含锁骨上靶区的乳腺癌病例,在Halcyon上进行固定模式12野IMRT计划设计,勾画特定的辅助结构,使用基本固定的优化条件得到乳腺癌IMRT计划（HAL_IMRT）。并将该计划同TrueBeam临床使用的容积调强弧形治疗（TrueBeam_VMAT）计划进行比较。结果:HAL_IMRT计划患侧肺[V5]、[V10]、[V20]、[Dmean],健侧肺[V5],健侧乳腺[V5]及[Dmean]显著低于TrueBeam_VMAT计划（P<0.05）;靶区方面CI、HI、[D2]、[D98]均不存在统计学差异（P>0.05）,但HAL_IMRT计划靶区最大点剂量[Dmax]高于TrueBeam_VMAT计划（P<0.05）。结论:使用Halcyon固定模式的IMRT计划方法在满足临床剂量要求下,能够降低危及器官剂量,并且能够明显降低乳腺癌IMRT计划设计的难度。     

脑转移瘤HyperArc放射治疗技术的两种计划验证方法比较

目的 比较Octavius 4D(OCT)验证系统和Portal Dosimetry(PD)验证系统在单发或多发脑转移瘤(BM)中HyperArc(HA)放射治疗计划的γ通过率。方法 选择2021年1—12月在广州中医药大学金沙洲医院接受HA放射治疗的30例BM患者为研究对象,按BM个数将患者分为1～4 BM组、8 BM组和15 BM组,每组10例,分别使用OCT与PD验证系统对3组进行计划验证,比较分析其γ通过率,分析标准取3%/3 mm、3%/2 mm和2%/2 mm。结果 在1～4 BM组中,OCT与PD验证系统的γ通过率分别为3%/3 mm[99.80%(0.95%)、99.25%(4.15%),P=0.444]、3%/2 mm[98.30%(3.95%)、96.75%(9.78%),P=0.820]、2%/2 mm[95.35%(6.38%)、93.30%(14.90%),P=0.821],OCT与PD验证系统的γ通过率比较,差异无统计学意义;在8 BM组中,OCT与PD验证系统的γ通过率分别为3%/3 mm[98.50%(2.10%)、92.10%(4.03%),P<...     

一种结合低秩与稀疏惩罚的PET动态图像重建方法

目的提出一种结合低秩与稀疏惩罚的PET动态图像重建方法（L&S）。方法建立L&S重建模型,利用split Bregman法
来最优化求解代价函数。采用单房室模型仿真一套PET心肌82Rb灌注图像,将L&S重建方法与最大似然期望值法（MLEM）、
低秩惩罚和稀疏惩罚重建方法比较。结果L&S方法重建的图像的均方误差（MSE）最小,并且保留了更多图像特征。另外
L&S重建得到的靶心图和参考组的靶心图最相近。结论L&S重建方法无论是在直观视觉上,还是定量分析上都优于另外3种
方法。
     

基于斑块超声图像灰度分布的双峰Gamma模型评估斑块风险

目的:建立基于斑块超声图像灰度分布的双峰Gamma数学模型,识别不同回声特征的斑块,评估斑块的风险等级。方法:研究收集斑块样本137个,采用交叉验证法。首先,对斑块图像进行归一化处理,然后利用Potoshop软件获取斑块的灰度分布,接着利用Matlab内部的Lsqcurvefit非线性最小二乘法拟合函数,将双峰Gamma概率分布曲线拟合斑块原始灰度分布曲线,并建立双峰Gamma斑块灰度分布模型。最后通过曲线误差分析,测试斑块模型分类的准确率。结果:利用斑块模型分类,识别出高回声斑块、混合回声斑块和低回声斑块的准确率分别为100%、65%和75%。结论:双峰Gamma灰度模型有效描述斑块的灰度分布,识别高回声斑块有很高的准确率,对于评估斑块风险等级有很大潜能和良好的前景。