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     

食管癌自适应放疗不同累加方法对危及器官受照剂量的差异比较

目的比较食管癌自适应放疗时,三种累加方法所得危及器官(Organs at Risk,OARs)受照剂量的差异。方法回顾性分析50例根治性食管癌自适应放疗计划,PTV:50 Gy/25 f,PGTV:60 Gy/30 f。在治疗20~25 f期间重新CT模拟定位,根据肿瘤靶区退缩情况制定自适应放疗计划。通过人工计算(A组)、治疗计划系统(B组)和MIM多模态形变配准系统(C组)三种方法分别计算双肺、心脏及脊髓的累加受照剂量。结果方差分析显示双肺V5差异有统计学意义(F=8.933,P<0.001),A组最小为(51.95±12.67)%;V20差异无统计学意义(P>0.05)。心脏V40差异有统计学意义(F=3.590,P<0.05),A组最大为(17.69±12.48)%。脊髓Dmax差异有统计学意义(F=5.587,P<0.001),A组最大为(43.98±2.23)Gy。结论食管癌自适应放疗时,人工计算方法会低估双肺的低剂量受照体积,并会高估脊髓的最大受照剂量。建议采用TPS计算或MIM多模态形变配准系统进行OARs受照剂量的累加计算。     

共面与非共面的VMAT在肺癌放疗中的剂量学比较

目的:探讨共面与非共面的容积调强（VMAT）技术在中央型肺癌和周围型肺癌中的剂量学差异。 方法:选择14例单一病灶的肺癌患者,其中7例为中央型肺癌、7例为周围型肺癌,分别制定共面的VMAT计划以及非共面的VMAT计划。比较两种计划的靶区适形指数（CI）、均匀性指数（HI）和梯度指数（GI）;危及器官比较:双肺V1、V2.5、V5、V20、Dmean,健侧肺V1和V5,心脏Dmean,食管Dmean,脊髓Dmax,胸壁V30及Dmean。 结果:对于靶区GI、胸壁V30和双肺V20,非共面的VMAT计划均要好于共面的VMAT计划。在中央型肺癌中,差异更加明显,结果具有统计学意义（P<0.05）。双肺及健侧肺的V1中,非共面的VMAT计划高于共面的VMAT计划（P<0.05）。对于心脏Dmean,非共面VMAT计划高于共面的计划,但差异无统计学意义（P>0.05）。非共面VMAT计划的机器跳数高于共面的VMAT计划（P<0.05）。 结论:非共面的VMAT计划较共面的VAMT计划剂量梯度更陡,对于保护胸壁和肺更有优势,在中央型肺癌中更加明显。本研究结果为肺癌的计划设计提供了一种新思路。     

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。     

基于头部锥形束CT图像两种方法进行剂量计算的准确性比较

目的 比较基于头部锥形束CT(CBCT)图像两种方法进行剂量计算的准确性。方法采用器官容积赋值法和剂量形变对15例头部单发恶性肿瘤患者的首次治疗前CBCT图像进行剂量计算，并分别与计划CT图像的靶区和危及器官剂量学参数比较。结果 与计划CT比较，器官容积赋值法的靶区剂量学参数均升高(P<0.01),剂量偏差均小于±1%。剂量形变的靶区剂量学参数(除大体肿瘤计划靶区的平均剂量和计划靶区的中位剂量、平均剂量外)与计划CT比较有统计学差异(P<0.05),剂量偏差均小于±0.5%。器官容积赋值法的脑干最大剂量低于计划CT(P<0.05),剂量偏差均小于±1%。剂量形变的危及器官剂量学参数(除眼球平均剂量外)与计划CT比较均有统计学差异(P<0.05),剂量偏差均小于±5%。结论 利用器官容积赋值法和剂量形变对头部CBCT图像进行剂量计算，其精度可以满足临床应用标准，为剂量引导的自适应放疗提供保障。