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...     

能谱CT GSI与MARS在减除脊柱金属植入物椎管内伪影效果的研究比较

目的研究能谱成像技术(gemstone spectral imaging,GSI)和多种伪影去除系统(multi artifact reductionsystem,MARS)在减除脊柱金属植入物椎管内伪影方面的临床价值,获得图像质量最佳的单能量图像。方法选取本院15例脊柱金属植入物患者,行能谱CT的GSI扫描及单能量加MARS技术重组,每隔10 keV分别获得40～140 keV共11组单能量图像及11组单能量加MARS图像,每组图像分别选取伪影最重层面(A)和无伪影层面(B)的两幅图像,行感兴趣区(ROI)与邻近脂肪组织CT值和噪声(SD)值的测定,分别记录为CT1、CT2和SD1、SD2,计算对比噪声比(contrast noise ratio,CNR)值,SD值比较采用配对资料t检验。结果 40～140 keV 11组单能量图像中,110 keV单能量图像组,A、B两层面SD值分别为54.12±8.35和34.77±3.50,两者之间差异没有统计学意义(t=2.32,P>0.05),其他10组P值均<0.05,两者差异有统计学意义;40～140 keV 11组单能量加MARS图像中,各组A、B两层面SD值之间差异有统计学意义(P<0.05),不同keV单能量图像中,GSI能谱成像的70 keV图像脊柱椎管内组织与邻近脂肪组织CNR最佳(CNR=9.2±5.07);110 keV+MARS的图像金属植入物伪影有不同程度的消除,但产生一定的图像失真。结论 110 keV单能量图像在减除脊柱金属植入物椎管内伪影方面的效果最佳,110 keV单能量图像优于110 keV+MARS图像,70 keV图像虽然CNR最佳,但噪声明显高于110 keV图像,不利于临床诊断。     

两台直线加速器束流匹配后模型验证与稳定性评估

目的:探讨在已经完成束流匹配的医科达Synergy和Versa HD医用直线加速器上进行患者治疗计划互换的可行性.方法:将治疗计划系统(TPS)模型数据与两台加速器采集数据进行一维Gamma通过率分析.选取在医院治疗的20例肿瘤患者不同部位治疗计划,按计划复杂程度分为复杂计划组和简单计划组,每组10例,在两台加速器上6...     

FBP、ASiR和VEO重建算法对腹部CT图像质量的影响

目的:探讨传统滤波反投影法(FBP),自适应统计迭代重建技术(ASiR)和基于模型的迭代重建(VEO)3种重建技术对常规剂量腹部薄层CT图像质量的影响。方法:采用GE Discovery CT750HD对35例患者进行腹部常规剂量CT扫描。分别采用FBP、50%ASiR和VEO重建技术对原始数据进行0.625mm薄层重建,并应用后处理台对图像进行质量评价分析。测量并比较肝脏、胰脏、脾脏、肾脏、髂内肌、子宫和前列腺等的噪声值、信噪比(SNR)、和对比噪声比(CNR)。重建图像的主观评价由3名有经验的影像医师采用盲法评价。结果:FBP、50%ASiR和VEO三组图像的肝脏噪声分别为30.76±5.79,21.89±4.21和12.01±1.79,50%ASiR和VEO组图像噪声分别较FBP组降低29%和61%(P均<0.01)。FBP、50%ASiR和VEO三组图像的肝脏组织的CNR分别为7.53±1.49,10.95±2.57和16.85±14.93,50%ASiR和VEO组图像CNR分别较FBP组提高46%和123%(P均<0.01)。FBP、50%ASiR和VEO三组图像的肝脏组织的SNR分别为2.56±0.79,3.70±1.23和4.85±1.91,50%ASiR和VEO组图像SNR分别较FBP组提高45%和89%(P均<0.01)。结论:与FBP重建算法比较,在相同剂量条件下,50%ASiR和VEO能显著降低腹部CT图像噪声并提高图像质量;其中VEO重建算法降噪及提高图像质量效果更为显著。