基于标定和计算的电子射野影像系统剂量重建

提出了一种基于标定和计算的电子射野影像系统(EPID)剂量重建算法。首先,对连续采集模式的EPID原始数据进行暗场校正和增益校正,然后通过亮场灰度特征确定射野边界。其次,对EPID数据进行MU标定、离轴标定和射野大小标定,并根据标定后的叠加通量和加速器机头蒙特卡罗模型进行剂量重建。最后,选取9例IMRT计划,分别使用EPID和MapCheck对计划进行验证测量,并在不同γ标准下比较两种验证工具的通过率。针对选取的1例计划病例,两种标准下使用MapCheck对多个病例验证的通过率分别为99.02%±1.28%、90.84%±4.49%;使用EPID重建模型的平均通过率分别为98.86%±1.19%、91.39%±4.80%。本文提出的标定和剂量计算相结合的EPID重建算法,与主流剂量验证软件MapCheck相比,对IMRT计划的验证通过率没有统计学差异(P>0.05),符合剂量验证的临床要求。

CT影像组学在预测宫颈癌同步放化疗临床转归中的价值

目的:探究CT影像组学对宫颈癌同步放化疗临床转归的预测价值。方法:回顾性分析南京医科大学附属常州二院2017年9月至2021年12月,经病理证实为宫颈癌并采用同步放化疗治疗的121例患者的CT影像和临床资料。其中,按照2.5∶1比例将患者分为训练组86例、验证组35例。对所有病灶进行肿瘤病灶感兴趣区(ROI)勾画,再从ROI中提取影像组学特征。随后采用最小冗余最大相关性(mRMR)和最小绝对收缩选择算子(LASSO)筛选最优的影像组学特征,计算影像组学分数,最终使用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的效能。结果:经mRMR与LASSO后筛选出3个影像组学特征用以建立影像组学评分。ROC曲线下面积训练组为0.85,验证组为0.85。结论:基于CT影像组学特征回归模型可用于预测宫颈癌同步放化疗临床转归。

基于电子射野影像系统的光栅位置和剂量验证研究

目的 使用基于电子射野影像系统(electronic portal imaging device,EPID)的质控系统,在Primus和VenusX加速器上实现光栅位置及剂量验证。方法 通过灰度值最大梯度方法计算光栅位置,评估偏差。使用剂量标定和剂量计算相结合的算法对EPID采集的图像进行剂量重建,将EPID和MapCheck/PTW得到的数据,分别与计划系统剂量进行γ通过率分析。结果 VenusX加速器光栅误差小于1 mm,Primus重新标定后误差明显减小。重建的剂量,在3%/3 mm,阈值10%和2%/2 mm,阈值10%的2种标准下,Primus加速器γ平均通过率分别为98.86%和91.39%;VenusX加速器γ平均通过率分别为98.49%和91.11%。结论 基于EPID的质控系统,可提高加速器质控效率,减轻物理师工作负担。

基于超声深度学习影像组学的乳腺癌新辅助化疗疗效预测

目的开发一种结合超声影像组学、深度学习和临床特征的综合模型,以预测乳腺癌新辅助化疗(Neoadjuvant Chemotherapy,NAC)后的病理完全缓解(Pathological Complete Response,pCR)。方法共纳入117例乳腺癌患者,按照7∶3的比例随机划分为训练集和验证集。采用Mann-Whitney U检验、随机森林递归消除算法和最小绝对收缩和选择算子进行特征筛选及影像组学/深度学习标签构建。对患者的临床参数进行单/多因素分析,以选择有效特征构建临床模型。然后利用逻辑回归算法将临床特征与影像组学、深度学习标签相结合,构建临床-影像组学-深度学习综合模型。从预测效果、校准能力和临床实用性方面评估模型性能。结果临床-影像组学-深度学习综合模型相比于单独的临床、影像组学和深度学习模型在训练集和验证集中均显示出最高的曲线下面积(训练集:0.949 vs.0.788 vs.0.815 vs.0.928;验证集:0.931 vs.0.643 vs.0.778 vs.0.901)。校准曲线和决策曲线证实综合模型具有良好的预测性能。结论与单一模型比较,综合模型对术前预测乳腺癌患者NAC后的pCR状态具有更高价值。

基于诊疗推荐知识库的医院端DRG智慧管理系统

目的:构建科学、和谐、共赢的疾病诊断相关分组(DRG)支付生态体系。方法:以患者为中心建立质量管理路径,基于全结构化电子病历构建院内DRG诊疗推荐知识库,并设计运营分析体系,实时分层分析医保局端反馈数据,构建医院端DRG智慧管理系统。结果:系统实施1年后,我院CMI提升了14.9%,DRG组数由652组提升到了664组,时间消耗指数下降了6.4%,费用消耗指数下降了1.9%,次均费用下降了4.1%,结付率上升了8.8%。结论:基于诊疗推荐知识库的医院端DRG智慧管理系统有效提升了医院的医疗能力、医疗效率以及医疗效益。

中国医学物理学科的建设与探索专家共识

本共识围绕医学物理学科的教育现状、专业方向建设、课程设计、实习要求及研究生毕业标准等方面探讨了中国医学物理学科的建设与发展,以应对社会对健康与医疗服务需求的增长及医疗设备国产化的挑战。目前,中国医学物理教育面临教育途径多样性、课程设计差异性、师资短缺等问题,在此,讨论了整合国际经验,构建全面、规范化的医学物理学科体系的策略,体系涵盖放射治疗物理、医学影像物理、核医学物理、放射防护物理、放射生物物理及放射工程物理等方向,并强调人工智能技术的融合,以提高诊疗的准确性和效率。此外,还探讨了医学物理研究生教育的改进,包括师资和教学环境建设、专业课程设置等;还需建立教学质量评估机构,确保教育内容与国际标准一致,反馈学生和雇主的需求。本共识提倡全面提升医学物理学科的规模和影响力,提升教育质量和专业水平,实现教育的精细化和精英化,并加强国内外合作,以期达到国际先进水平,支撑“健康中国2030”政策目标。

深度学习脑肿瘤MRI图像分类研究进展

大数据环境下肿瘤病例为肿瘤的临床诊断提供了庞大的数据资源,同时人工智能技术的发展促进深度学习应用水平不断提升,推动肿瘤MRI图像的快速、精准分类进入深度学习时代。本文主要分为以下四个部分,第一部分针对目前主流的深度学习MRI图像分类模型:卷积神经网络、深度信念网络、深度残差网络、Vision Transformer展开综述。首先,阐述了各模型的历史沿袭、最初针对的问题及主要思想;其次,概括了模型的网络架构并探讨其在MRI图像分类上的最新应用;然后,分析了模型的特点、目前存在的局限及各自发展趋势。第二部分论述了一些影响分类性能的关键因素;第三部分提出了一些广泛使用的性能增强技术;文章最后讨论了深度学习分类MRI图像在临床实践中面临的主要限制,并对未来研究方向进行展望。本文的结果可为研究人员提供一个全面的比较,以及各种深度学习模型的有效性,有望促进脑肿瘤研究的进展。

多模态MRI脑肿瘤图像分割方法研究进展

MRI是一种非侵入性多模态成像方法,广泛应用于脑肿瘤检测和诊断。多模态MRI脑肿瘤图像分割对脑肿瘤的诊断和治疗具有重要意义。目前大部分分割工作还是由医生手动完成,效率低且主观性强,因此寻求一种高效准确的脑肿瘤自动分割方法对临床应用至关重要。本文就基于多模态MRI图像的脑肿瘤分割的研究进展进行综述,对比分析了传统分割方法和基于深度学习的分割方法,并对现有的脑肿瘤图像分割方法存在的问题进行总结并做出展望,以便该领域的研究者更好地了解目前多模态MRI脑肿瘤图像分割方法的研究进展。

循环生成对抗网络基于颅脑MR图生成伪CT图模型

目的采用改进循环生成对抗网络(UCycleGAN)基于颅脑MR图映射模型生成伪CT图。方法对50例鼻咽癌颅脑MR图与CT图进行配准及预处理;以U-net网络并添加L1距离函数替换原始循环GAN(CycleGAN)模型生成器的深度残差网络。随机选取40例图像作为训练数据对UCycleGAN模型进行训练,将剩余10例用于测试;比较生成伪CT图与原始图像质量的差异,并与以ResNet、U-net的CycleGAN以及Pix2Pix生成的图像进行对比。结果相比其他模型,以UCycleGAN模型生成的伪CT图与原始CT图更为接近,体素平均绝对误差(MAE)为(81.45±3.87)HU,峰值信噪比(PSNR)为(34.13±3.28)dB,结构相似性(SSIM)为0.87±0.03。采用UCycleGAN模型生成的伪CT图的MAE小于、而SSIM明显大于其他3种模型(P均<0.05);UCycleGAN伪CT图的PSNR大于CycleGAN_ResNet图像(P<0.05)。结论利用UCycleGAN可基于颅脑MR图生成伪CT图;改良后CycleGAN模型的准确性更高。

基于双次梯度联合改进Criminisi算法去除超声图像中的人工标记并修复图像的可行性

目的观察基于双次梯度联合改进Criminisi算法去除超声图像中人工标记并修复图像的可行性。方法选取30幅二维声像图,图中均包含十字、箭头和/或文字标记,以20幅无标记图像作为参考。算法由标记提取模块及图像恢复模块两个部分组成,前者采用双次梯度最大连通面积方法,后者采用改进重加权Criminisi算法;以峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)作为指标评价修复图像的质量。结果基于双次梯度联合改进Criminisi算法可准确检出超声图像中的人工标记并生成掩模,用于去除标记、恢复图像。相比无标记图像,30幅超声图像提取的标记掩模的平均检测精度和平均错误发现率分别为0.96和0.63,修复图像的平均PSNR及SSIM分别为46.78 dB和0.99。结论基于双次梯度联合改进Criminisi算法可有效去除超声图像中的人工标记并修复图像。

肺癌立体定向放射治疗中的运动管理研究现状

立体定向放射治疗作为治疗临床上不适合手术或拒绝手术的早期非小细胞肺癌患者的首选方式,是一种分割次数较少、单次放疗剂量大的大分割放射治疗方法。因此,对靶区位置的精度及重复性具有较高要求。针对此,临床上采用影像引导技术、合适的固定装置以及呼吸运动管理技术等辅助治疗来减小呼吸运动造成的影响。本文总结了这几种技术的研究现状,并基于各技术存在的问题对未来的研究方向进行了展望。

医用炭/炭复合材料表面梯度CVD热解炭涂层的摩擦性能研究

采用医用炭/炭复合材料并通过梯度化学气相沉积法(CVD)在其表面制备热解炭涂层,研究分析了涂层的显微结构、摩擦系数、磨损情况.结果发现,该热解炭涂层表面被直径约20μm热解炭球致密覆盖,在断口处呈现紧密、多层的热解炭.与用沥青浸渍/炭化法制备的炭/炭复合材料相比,在干摩擦时,热解炭涂层样品的摩擦系数更大;在模拟人体关节的湿摩擦时,它的摩擦系数低;在干摩擦和湿摩擦的情况下,它的磨损要小很多.这些结果表明利用梯度的化学气相沉积法(CVD)制备医用炭/炭复合材料的涂层可以提高其表面的耐磨性.

不同高温处理工艺对C/C复合材料生物相容性的影响

对比研究了经不同时间高温石墨化处理后的C/C复合材料有毒物质含量及材料对成骨细胞生长的影响。结果表明,延长高温处理时间可以去除有毒物质As,Pb和减少有毒Hg,Cd,Al等含量。经过较短时间(4,8h)处理后的C/C复合材料表面成骨细胞生长缓慢,有明显的毒性作用,而超过较长时间(12,16h)处理后的C/C复合材料表面成骨细胞生长良好。延长C/C复合材料高温处理时间可以提高其生物相容性。

等离子体预处理的炭/炭复合材料等离子喷涂制备羟基磷灰石涂层

为了提高等离子喷涂法所制羟基磷灰石涂层与炭/炭复合材料的结合力,采用氩气等离子体预处理结合等离子体喷涂法在炭/炭基体表面制备羟基磷灰石涂层,采用扫描电镜、X射线衍射仪、红外光谱仪、划痕仪等研究羟基磷灰石涂层的形貌、相组成以及羟基磷灰石涂层与基体的结合力。结果表明:采用或不采用等离子体处理炭/炭复合材料,羟基磷灰石涂层形貌和相组成接近,羟基磷灰石涂层的临界载荷分别为14.0 N、8.9 N,前者比后者临界载荷提高了57.3%。采用等离子体处理可提高等离子体喷涂羟基磷灰石涂层与炭/炭复合材料基体的结合力。

背向散射因子在放射治疗中的作用

在不同能量、不同组织厚度、不同组织材料时,与标准背向组织厚度1 cm固体水的剂量进行比较,以探讨"背向散射因子"(BS)在放射治疗中对组织吸收剂量的影响。结果表明,背向散射因子确实对实际吸收剂量有影响,而且背向组织厚度越大、射线能量越小,BS值越大,即对组织吸收剂量的影响越大。放疗中必须根据患者的肿瘤后组织厚度包括射线穿过的床板及治疗床的其它部分,以及射线的能量用BS对肿瘤或组织的实际吸收剂量进行修正,以提高疗效,同时也能更好的保护正常组织。

不同骨科植入物对放射治疗的影响

分析商用的不锈钢植入物、钛基合金植入物以及自制的碳纤维植入物在放射诊断中的影像学区别及对放射治疗剂量的影响,探讨碳纤维植入物在放射治疗方面的应用前景。把3种不同材质的骨科植入物通过手术先后植入同一只家猪的同一只后腿,用普通模拟定位机和CT模拟定位机观察不同材质的骨科植入物对影像的影响,进而利用放射治疗计划系统分析不同植入物对放射治疗剂量的影响。结果表明,碳纤维植入物对影像的影响最小,对放射治疗剂量分布的影响也最小。相对于另外两种植入物,碳纤维骨科植入物在放射治疗的模拟定位及放射治疗中有着不可比拟的优势,有很好的应用前景。

模拟定位CT床板对放射治疗剂量的影响

目的研究不同定位CT床板对放射治疗剂量的影响。方法分别用碳纤床板、有机玻璃床板、普通CT凹形扫描床板、不用扫描床板对模体进行扫描,传输至计划系统,进行CT值采样,比较基于不同方法得到CT图像设计计划所得加速器输出量。结果与有机玻璃床板接触的模体部分CT值(如取样为1.25 cm及0.5 cm直径的圆相对偏差值分别为118.8%和205.6%),比不用扫描床板CT值大(P<0.01),其他扫描方法所得的CT值与不用扫描床板所得的CT值一致;在180°与有机玻璃床板接触的模体设射野时加速器输出量比不用扫描床板模体大0.9%,其他两种方法加速器输出量比不用扫描床板模体增大在0.5%内。结论射野穿过与有机玻璃床板接触的模体部位对剂量将有影响,而其他不同定位CT床板对放射治疗剂量的影响无临床意义;不同的治疗床板对剂量影响大小不一。

国考推动医疗质量可视化:从“数据大”到“大数据”管理的智慧提升

目的:依托三级公立医院绩效考核常态化,根据衡量“高质量”的标杆与“可视化”的客观指标体系,深挖管理弱项,推进医院高质量发展。方法:以“大数据”的智慧运用为切入点,探索建立三级公立医院绩效考核结果运用机制。从数据产生、数据采集与数据分析三个层面着手,通过挖掘指标内涵、“大数据”解构与数据治理、智慧化辅助决策三级提升,实施院部协同改进。结果:三级公立医院绩效考核总分提升,四级手术、CMI等多项核心指标排名上升。病案首页终端检出问题率由8.47%降至6.54%,病案首页及数据上传质量显著提升。结论:“国考”带来的医院“大数据”应用场景增多,进一步拓展数据运用的深度,“智慧化”挖掘数据价值,能有效借助“国考”深挖提升潜力,为三级公立医院高质量发展探索路径。

椎体骨转移癌的调强放射治疗研究

目的探讨调强放射治疗与普通放射治疗治疗骨转移瘤的剂量学。方法用计划系统对椎体骨转移瘤分别进行调强放射治疗、单一野或前后对穿野计划设计,分析骨转移瘤的剂量分布和脊髓受量。结果单一野放射治疗、前后对穿野放射治疗、调强放射治疗得到4 000 cGy包括的体积占整个肿瘤体积的百分比分别为26.88%、6.02%、95.19%,脊髓受量分别为4 683 cGy、4 060 cGy、4 123 cGy。结论调强放射治疗可以增加骨转移癌治疗剂量且能有效保护脊髓。

图像引导放射治疗的研究现状

图像引导放射治疗(IRGRT)开创了从精确放疗到准确放疗的时代,图像引导放射治疗在实际工作中因几种方式联合使用效果更佳。由于IGRT在国内外使用才刚刚起步,利用各种方式实现的IGRT都有自其优、缺点,到目前为止还没有一个非常完美且成熟的IGRT。四维放疗结合跟踪技术是趋势,四维影像定位相对较成熟,四维计划设计和四维治疗实施还有待进一步研究。本文扼要介绍图像引导放射治疗的研究现状,以及各种图像引导放射治疗的实现方法和本身存在的问题并就今后研究的方向提出自己的看法。