基于深度学习算法的病理学图片淋巴细胞浸润检测

背景与目的:深度学习方法可用来在病理切片上开展淋巴细胞的自动分割和检测。本研究探讨使用变分自编码模型预训练的方法对病理学图片进行淋巴细胞浸润检测的性能,以及去除肿瘤坏死区域对模型性能的影响。方法:使用变分自编码模型(variational auto-encoder,VAE)先在来自肿瘤基因组图谱(the Cancer Genome Atlas, TCGA)数据库中的无标注的TCGA-COAD和TCGA-READ病理切片图像上进行预训练,获得一个自编码预训练模型,再在已标注淋巴细胞的公开数据集上进行淋巴细胞浸润检测的模型训练。为避免与坏死的区域相混淆,还训练了分割肿瘤坏死区域的Unet模型,以去除肿瘤坏死区域对淋巴细胞识别的影响。分析经过变分自编码模型预训练的淋巴细胞浸润检测模型在训练集和测试集上的受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)的曲线下面积(area under curve,AUC)及其95%置信区间(confidence interval,CI)。结果:检测模型在训练集上AUC为0.979(95%CI:0.978~0.980),准确率为92.5%(95%CI:92.3%~92.6%),Kappa值为0.849,灵敏度为0.908,特异度为0.941,精确率为0.939,召回率为0.908,F1为0.923。验证集的AUC为0.968(95%CI:0.964~0.972),准确率为91.3%(95%CI:90.6%~92.0%),Kappa值为0.826,灵敏度为0.898,特异度为0.928,精确率为0.925,召回率为0.898,F1为0.912。Resnet18模型在已标注的数据集上直接训练的结果为:验证集的准确率为83.2%(95%CI:82.2%~84.1%),Kappa值为0.664,灵敏度为0.823,特异度为0.840,精确率为0.838,召回率为0.823,F1为0.830。分割肿瘤坏死区域的Unet模型最终在训练集上的DICE值为0.78,在验证集上为0.76。去除坏死区域后本文提出的变分自编码模型预训练的淋巴细胞浸润检测模型的预测性能获得了一定的提升,在验证集上的AUC从0.968(95%CI:0.964~0.972)提升至0.971(95%CI:0.968~0.975)。准确率为92.4%(95%CI:91.7%~93.0%),Kappa值为0.849,灵敏度为0.928,特异度为0.921,精确率为0.921,召回率为0.928,F1为0.925。结论:采用变分自编码模型预训练的方法,对淋巴细胞浸润的病理学图片进行浸润检测,可获得比直接训练更优的模型表现;并且通过Unet去除肿瘤坏死区域的影响能够进一步提高模型的性能。

uRT-TPS和Monaco-TPS对同一直线加速器在多癌种放射剂量计算方面差异的比较

背景与目的:近年来国产放疗设备及相关软件发展迅速,检验设备和软件的功能性及稳定性是必不可少的环节,本研究主要比较uRT-治疗计划系统(treatment planning system,TPS)和Monaco-TPS在常见癌症调强适形放疗(intensity-modulated radiation therapy,IMRT)计划剂量学和危及器官(organ at risk,OAR)体积计算方面的差异,评估使用uRT-TPS对Infinity直线加速器(瑞典Elekta公司)进行剂量计算的可行性。方法:选取直肠癌、肺癌、乳腺癌和鼻咽癌共20例患者作为研究对象,分别在uRT-TPS和Monaco-TPS中对各病例完成IMRT计划制订。在计划靶区(planning target volume,PTV)处方剂量体积相同条件下比较靶区剂量均匀性、适形性和OAR的平均剂量、最大剂量等参数。在同一直线加速器中比较验证uRT-TPS和Monaco-TPS的通过率。对比uRT-TPS和Monaco-TPS在计划跳数(monitor units,MU)、源皮距(source skin distance,SSD)和OAR的重建体积差异。结果:uRT-TPS和Monaco-TPS均可获得满足临床要求的放疗计划。靶区剂量具有可比拟的均匀性和适形性,uRT-TPS在靶区的最大剂量平均降低1.1 Gy(P=0.006)。对于乳腺癌和肺癌,Monaco-TPS的正常肺组织剂量较低(P<0.05)。对于鼻咽癌,uRT-TPS在口腔和咽喉的剂量指标分别降低9.2%和5.1%。uRT-TPS和MonacoTPS的点绝对剂量(<3%)和三维面剂量(>95%)验证结果均满足临床要求。uRT-TPS感兴趣区的体积计算小于MonacoTPS(P<0.05)。结论:对于常见肿瘤的放疗计划,uRT-TPS可以优化出与Monaco-TPS同等水平的IMRT计划。使用uRTTPS对Infinity直线加速器进行剂量计算具有可行性。

局部晚期胰腺癌75 Gy同步加量放射治疗的剂量可行性研究

背景与目的:近年来,胰腺癌的发病率逐年上升,调强放射治疗(intensity-modulated radiotherapy,IMRT)已被广泛应用于胰腺癌的治疗,但多数胰腺癌IMRT的剂量学研究的处方剂量都小于60 Gy。本研究旨在探究局部晚期胰腺癌(locally advanced pancreatic cancer,LAPC)患者75 Gy同步加量放射治疗的剂量可行性并比较共面IMRT(coplanar IMRT,CO-IMRT)与非共面IMRT(non-coplanar IMRT,NC-IMRT)技术的剂量学差异。方法:纳入复旦大学附属肿瘤医院2018年1月—2021年12月收治的符合入组标准的10例接受同步加量放射治疗的LAPC患者,处方剂量为50 Gy的计划靶区(planning target volume,PTV),记为PTV50 Gy,处方剂量为75 Gy同步加量的PTV,记为PTV75 Gy,靶区照射分次均为25次。为每例患者分别设计CO-IMRT和NC-IMRT计划。同1例患者两种计划的射野数、处方剂量和危及器官(organs at risk,OAR)的优化条件完全相同。统计CO-IMRT和NC-IMRT计划的靶区剂量分布、适形性指数(conformity index,CI)、均匀性指数(homogeneity index,HI)、OAR剂量学结果、出束时间和机器跳数(monitor units,MU)。评估靶区是否满足临床要求以及OAR剂量限值是否符合临床正常组织效应定量分析(quantitative analysis of normal tissue effects in the clinic,QUANTEC)要求,并比较CO-IMRT计划与NC-IMRT计划之间的剂量学差异。结果:CO-IMRT和NC-IMRT均可达到靶区剂量覆盖要求并满足QUANTEC的剂量限值要求。两种PTV的CI、HI、出束时间和MU之间的差异无统计学意义(P>0.05)。在左侧肾D_(mean)[(10.15±1.53)Gy vs(9.29±1.78)Gy,P<0.05]、左侧肾V_(12)[(32.74±7.45)%vs(26.03±8.97)%,P<0.05]、右侧肾D_(mean)[(7.37±2.41)Gy vs(6.62±2.37)Gy,P<0.05]、右侧肾V_(12)[(22.27±10.30)%vs(14.94±8.62)%,P<0.05]、肝V_(30)[(6.37±4.05)%vs(5.47±3.70)%,P<0.05]、小肠V_(30)[(9.96±6.66)%vs(8.73±6.19)%,P<0.05]、小肠V45[(1.15±0.71)%vs(0.96±0.61)%,P<0.05]、胃V45[(5.37±3.96)%vs(4.52±3.32)%,P<0.05]、大肠V_(30)[(13.18±4.95)%vs(9.19±4.94)%,P<0.05]指标上,NC-IMRT显著优于CO-IMRT,差异有统计学意义(P<0.05)。在脊髓Dmax、肝D_(mean)、双侧肾V_(20)、双侧肾V_(28)、小肠Dmax、胃Dmax和十二指肠V_(55(mL))指标上,CO-IMRT与NC-IMRT之间差异无统计学意义(P>0.05)。结论:基于75 Gy同步加量放射治疗治疗LAPC时,CO-IMRT和NC-IMRT均能达到靶区剂量覆盖要求并满足OAR剂量限值。在不影响靶区剂量覆盖质量的前提下,NC-IMRT在双肾、肝和胃肠道的剂量分布上更有优势,能够更好地保护OAR,降低放射治疗对胃肠道、肝和肾的毒性。

基于CT或PET/CT的影像组学信息预测Ⅰ期非小细胞肺癌立体定向消融放疗疗效的初步研究

背景与目的:影像组学作为极具潜力的新领域,是指从影像图像中提取有价值的图像特征,并将这些特征数据定量化并转换成可挖掘的数据矿用以指导临床。该回顾性研究应用影像组学的方法初步探索PET/CT对比常规CT在Ⅰ期非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)患者接受立体定向消融放疗(stereotactic ablative radiotherapy,SABR)后疗效预测方面的可行性。方法:回顾性收集经病理证实并在复旦大学附属肿瘤医院行SABR治疗的Ⅰ期NSCLC患者,提取治疗前PET/CT和定位CT图像,由放疗科医师勾画病灶,运用影像组学的方法进行特征值的提取、分析和总结,采用NMF聚类法(non-negative matrix factorization)分析这些特征值是否能够对有无局部进展的患者进行区分,所有统计学算法都在R平台(R Development Core Team)上实现。结果:16例患者纳入最终分析,在PET/CT的影像组学PET特征中发现两个差异有统计学意义的特征值(灰度共生矩阵最大相关系数和灰度游程共生矩阵长行程加重),可以用以区分患者是否出现局部进展,而在所有定位CT图像提取的特征值中并没有类似发现。结论:在经过SABR治疗后的Ⅰ期NSCLC患者中应用基线PET/CT及胸部定位CT提供的信息进行影像组学分析后,PET/CT似乎能够提供更具统计效能的PET特征值用以预测疗效,对比胸部定位CT提供的信息,PET/CT所提取的特征值可能更敏感、更全面甚至更具特征性。

影像组学应用于肝脏特征分析及其预测治疗反应的初步研究

背景与目的:影像组学通过挖掘影像特征数据对组织特性进行判断,预测组织对治疗的反应和患者的预后。该研究旨在探索运用影像组学方法评估肝脏组织特征,以及预测化疗后肝功能异常的可行性。方法:回顾性收集胃癌患者化疗前腹部CT平扫图像,勾画全部肝脏,利用影像组学方法提取图像特征值并进行聚类分析。采用Pearsonχ2检验分析聚类结果与患者临床特征的相关性,以及其与化疗后肝功能异常发生的相关性。结果:73例患者根据其图像特征聚类为两组,两组间性别构成比差异有统计学意义(P=0.004)。两组化疗后肝功能异常的发生率为48.7%和67.6%,相差为18.9%。临床参数如年龄、性别、化疗给药途径、化疗周期数、HBV感染史、化疗前血清HBs Ag状态与化疗后肝功能异常发生率均无显著相关性。影像组学聚类分析预测,化疗后肝功能异常的准确性为0.59。结论:影像组学分析结果反应了不同性别人群肝脏影像学特征的差异,并可能有助于预测化疗后肝功能异常。影像组学用于评估肝脏组织特征以及预测治疗相关不良反应是可行的。

放疗网络与信息系统

目的:探讨目前我国放疗网络与信息系统应用的现状以及发展方向。方法:放疗网络由硬件和软件以及传输协议组成。网络硬件包括服务器、工作站、路由器和交换机、外围网络设备。网络软件包括服务器软件、客户端软件、杀毒软件以及操作系统更新。传输协议包括TCP/IP协议、DICOM协议、HL7协议等。信息系统的构成要素又包括用户,流程,新技术应用,系统管理。结果:目前我国各地医院对于放疗网络和信息系统的应用相比国际水平还有相当的差距。结论:放疗网络与信息系统作为放疗科工作开展的载体,在整个放疗科的诊疗活动中起着非常关键的作用,我国的放疗网络和信息系统的应用将更上一层楼。

公务员选拔视域下以心理契约为导向的激励机制初探

本研究从心理契约的角度对我国公务员选拔过程中激励机制存在的问题进行分析,得出公务员与政府部门间建立的心理契约是影响激励效果的重要因素这一结论,并强调心理契约的内容实际上也是激励机制关注的焦点。在此基础上本研究欲提出构建以心理契约为导向的激励机制模型,在公务员选拔的四个阶段分别形成引导、修正、建立和巩固的策略体系,促使公务员个人与部门组织间形成良好的心理契约,创造有益于激励实施的条件,最大限度调动公务员的工作积极性。

放射治疗肿瘤协作组规范下的加速器质量保证经验

背景与目的:放射治疗的质量保证在精准实施肿瘤放射治疗中起着关键作用。本研究旨在探讨加入放射治疗肿瘤协作组(Radiation Therapy Oncology Group,RTOG)成员达到放射治疗质量保证标准的经验。方法:加入RTOG的前期准备是制定本单位加速器设备质量保证方案,包括表格和质控报告。质控项目如日检、月检、年检项目需参照美国物理学家协会(American Association of Physicists in Medicine,AAPM)TG40和AAPM TG142报告所描述的内容进行实施。实施中由一位资深物理师全权负责1~2台加速器。日检由物理师在早晨实施,月检和年检由物理师周末安排实施。日检、月检和年检的结果以电子表格存档。结果:制定并严格执行规范化的设备质量保证方案。放射治疗质量保证结果的文档数字化能直接客观地显示加速器质控情况和存在问题。结论:制定加速器质控方案并执行规范化的放疗质控规范在临床上值得推广。

简化调强技术在鼻咽癌外照射中应用的剂量学研究

背景与目的：放射治疗是治疗鼻咽癌的首选方法。该文旨在研究简化调强放射治疗（simplified intensity-modulated radiation therapy, sIMRT）与调强放疗（intensity-modulated radiation therapy, IMRT）技术在鼻咽癌（nasopharyngeal carcinoma，NPC）放射治疗中的剂量学差异。方法：对10例NPC患者以相同处方剂量和目标条件分别设计9野IMRT和sIMRT计划，比较两种计划靶区剂量分布和剂量适形指数（conformity index，CI）与均匀性指数（homogeneity index，HI），不同危及器官（organ at risk，OAR）剂量参数、机器总跳数（MU）和总子野数。结果：IMRT和sIMRT的CI、HI分别为0．647、0．057和0．633、0．071（t=2．14，P=0．062；t=-6．21，P=0．000），sIMRT计划的靶区均匀性略差于IMRT，但两种治疗计划均能满足临床剂量学的要求。两种计划中各OAR剂量参数差异无统计学意义（t=-0．51～2．22，P=0．053～0．621）。sIMRT计划的机器总跳数和总子野数均少于IMRT计划。结论：鼻咽癌sIMRT计划的靶区剂量覆盖与IMRT计划相当，均匀性略差于IMRT；危及器官受照剂量相当，但sIMRT技术可显著减少机器总跳数和总子野数，对患者数量大的治疗中心提高治疗效率具有较高的优势。

鼻咽癌CDR-VMAT与ss-IMRT剂量学比较评估

目的：分别比较鼻咽癌（NPC）恒定剂量率容积调强（CDR-VMAT）方式和7野、9野静态调强（ss-IMRT）方式的计划质量及治疗效率，提供临床参考意义。方法：对10例NPC患者以相同的处方剂量，但分别采用CDR—VMAT、7野SS—IMRT和9野ss-IMRT方式设计计划。比较三组计划在剂量分布、靶区适形指数（cI）与均匀性指数（HI），不同危及器官（OAR）的剂量以及治疗计划的执行时间的差异。结果：三种执行方法均能满足临床剂量要求，与7野调强相比（7F-IMRT），恒定剂量率方式（CDR-VMAT）靶区PTV7n4最小剂量D98％略优，适形指数CI较好（p=0．006）；靶区PTV66、PTV60、PTV54的均匀性指数HI较好（p=0．010，0．003，0．032）；且靶区PTv。的最小D98％最大剂量D98％较优（P=0．022，0．036）。与9野调强（9F—IMRT）J（R比，除靶区PTV。和PTV。中位剂量D50％略低及PTV60最小剂量D98％略差外（P=0．001～0．021），其它比较参数无显著差异。危及器官方面（OrganatRiskOAR），9野调强计划中，脊髓、腮腺可以得到更好的保护（p=0．032，0．047）。CDR-VMAT和7野、9野调强计划组总机器跳数（Mu）分别为552（＋48）MU、748（＋87）和730（＋76）MU，使用CDR-VMAT方式跳数分别减少36％和32％。结论：与7野调强比较，在危及器官剂量相似的情况下，CDR-VMAT容积调强和9野调强方式均提高靶区内的剂量分布，且CDR-VMAT方式可提高治疗效率。

基于瑞利-索墨菲积分的大角度激光分束器设计

针对目前激光分束器只能产生小发散角的问题,基于严格的非傍轴近似的衍射积分公式,提出了一种大发散角分束器的设计方法.先对目标光场分布进行坐标和光强修整,再利用改进的GerchbergSaxton迭代算法得到所需分束器的相位分布.分别采用本文设计方法和原有方法设计了发散全角为40°×40°的5×5分束器,仿真和实验结果表明:原有方法设计得到的5×5子光束存在着显著的枕形畸变,并且光强分布不均匀.而本文方法设计得到的子光束呈均匀等间隔排列,并且强度分布更为均匀.

多目标优化方法在鼻咽癌临床中的剂量学研究

目的:比较鼻咽癌(NPC)多目标优化方法(MCO)和单目标优化方法(SCO)的计划质量及治疗实施效率。方法:对8例NPC患者以相同的处方剂量,但分别采用MCO和SCO设计7个野的静态调强(IMRT)计划。比较两种计划在剂量分布、靶区适形指数(CI)与均匀性指数(HI),不同危及器官(OAR)的剂量以及治疗计划的执行时间的差异。结果:两种优化方法均能满足临床剂量要求,与SCO相比,MCO计划组靶区PTV60适形指数CI略优(p=0.007),靶区PTV66最大剂量D2%略高(p=0.019)。在PTV70.4上,MCO和SCO的HI及CI数分别为0.11、0.10和0.94、0.93,两者无显著性差异。MCO计划组危及器官剂量均比SCO组低(t=-2.2^-13.3,p=0.000~0.044)。其中脑干、视交叉、视神经的平均剂量有30%以上的差异性。MCO和SCO计划组总子野数和总机器跳数(MU)分别为39(±3)个、648(±62)MU和43(±2)个、758(±68)MU(t=-3.0、-3.5,p=0.020、0.011),MCO组分别减少了10%和17%。结论:使相比于SCO,用多目标优化方法(MCO)可实现靶区相同覆盖的同时可以更好的保护危及器官,且可提高治疗效率。

圆的标准方程预防放射治疗机头与治疗床碰撞的应用

背景与目的:在放射治疗中,由于肿瘤靶区位置不同,需要配合治疗床左右或者上下移动。在移床距离较大的情况下,治疗床或患者与治疗机机头可能会发生碰撞。该研究旨在通过探讨治疗机机头的运动轨迹以及床运动的范围,避免因操作不慎导致治疗机机头与治疗床发生碰撞,减少此类事故的发生。方法:选择直线加速器Varian Trilogy,在治疗床空载、准直器零位的情况下,模拟共面照射,测量等中心点到机头表面中心的距离以及床的宽度和床的厚度。由于直线加速器Varian Trilogy的治疗床横截面为倒置的梯形,治疗床上表面最外缘一点距离等中心点最远,在发生碰撞的情况下,最先与治疗机头发生碰撞,所以取该点作为参考点。选取40组移床数据,计算参考点的坐标。参考点的横坐标为1/2床宽与床的左右位移之和。参考点的纵坐标为降床的距离。计算参考点横坐标与纵坐标的平方和,与旋转半径的平方比较,预判治疗床与治疗机机头是否发生碰撞,并进行实际验证。结果:纵坐标与横坐标平方和大于半径的平方时,治疗床与治疗机机头发生碰撞,与预判吻合。纵坐标与横坐标平方和等于半径的平方时,治疗床与治疗机机头发生0距离接触,处于临界点,与预判吻合。当纵坐标与横坐标平方和小于半径的平方时,治疗床与治疗机机头不会发生碰撞,与预判吻合。结论:通过计算测量,发现这种计算方法是可行的,可以有效避免治疗床和治疗机的机头碰撞。

基于深度学习的直肠癌放疗危及器官自动勾画的几何学和剂量学评估

基于几何学和剂量学指标评估基于深度学习的危及器官(Organsatrisk,OARs)自动勾画的临床适用性,选取在复旦大学附属肿瘤医院接受放射治疗的35例直肠癌患者,采用自主开发的深度学习系统实现OARs自动勾画。以医生手动勾画的OARs作为参考,自动勾画的几何学评估指标包括戴斯相似系数(DSC)、雅卡尔相似系数(JSC)、豪斯多夫距离(HD),平均一致性距离(MDA)。对于每个病例,基于自动勾画的OARs设计治疗计划,计划优化和评估过程与临床程序保持一致,记为Plan_FD。比较Plan_FD与原始临床治疗计划(记为Plan_Treat),以剂量体积参数和三维γ分析评估剂量学差异。自动勾画与手动勾画的OARs不仅在三维空间上高度重叠(DSC平均值大于0.85),且在边缘细节上匹配度良好(MDA的平均值小于2.8 mm)。剂量学评估仅膀胱剂量(V_(30)、V_(40)、D_(mean))有显著统计学差异(p<0.05),其余OARs和靶区的剂量体积参数差异均无统计学意义。Plan_FD与Plan_Treat进行3 mm/3%标准的三维γ分析,γ≤1.0的点占比为(91.63±6.27)%。基于深度学习自动勾画与医生手动勾画的OARs具有较高的几何相似度,自动勾画的OARs对计划剂量分布的影响并不显著,具有直接应用于临床计划设计的潜力。

基于Pylinac的放射治疗QA数字化分析系统

目的:建立放射治疗直线加速器质量保证(Quality Assurance,QA)标准化体系和数字化分析系统是提升放疗水平和质量的有效途径.方法:基于Pylinac函数库,采用Django框架和MySQL数据库结构搭建QA数字化分析系统,并通过临床测试来评价该系统的稳定性与实用性.结果:放射治疗QA数字化分析系统不仅有利于监控及回顾分析直线加速器的运行状况,而且有效减少医用直线加速器QA流程中计算分析的时间,同时该系统还有助于放疗科新入职物理师快速熟悉QA流程.结论:QA数字化分析系统在简化QA工作流程,提高工作效率的同时,更对放射治疗直线加速器的治疗体系中QA标准化起到进一步推进作用.

调强放射治疗自动计划技术的研究进展

逆向调强放疗(intensity-modulated radiation therapy,IMRT)技术在保证靶区接收足够照射剂量的同时极大地降低了正常组织的受照剂量。在IMRT治疗计划的设计过程中,需要进行多次尝试与优化才能在提高靶区覆盖率与减少正常组织受照剂量的矛盾中找到平衡点。这种常规的计划设计过程十分繁杂,而且很大程度上依赖于设计者自身的经验,缺乏统一的规范和评判标准。因此,如果可以在复杂的优化过程之前就利用某些方法(例如自动计划算法)预测出最终的计划结果,将会提高计划的设计效率和质量。该研究将对放射治疗中自动计划技术的研究进展做一综述。

基于CT的影像组学特征预测间变性淋巴瘤激酶阳性Ⅲ/Ⅳ期非小细胞肺癌患者脑转移

背景与目的:间变性淋巴瘤激酶(anaplastic lymphoma kinase,ALK)阳性的非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)患者的脑转移发生概率为20%~35%,脑部也是患者靶向治疗耐药时常见的转移部位之一。这类患者脑转移情况的早期预测对其预后评价及疗效评估具有重要意义。影像组学是从图像中高通量提取定量特征以宏观描述肿瘤表型和异质性。探讨影像组学在预测ALK阳性的Ⅲ/Ⅳ期NSCLC患者治疗前脑转移情况方面的应用。方法:回顾性纳入2014年6月—2017年9月在复旦大学附属肿瘤医院经病理学检查证实的ALK阳性Ⅲ/Ⅳ期NSCLC患者。在治疗前基线检查中获得患者脑转移信息。收集患者治疗前胸部CT图像,并由两名经验丰富的放疗科医师勾画大体肿瘤体积(gross tumor volume,GTV),进行影像组学特征的提取。按一定比例将患者分为训练集和验证集(4∶1)。在RIDER NSCLC数据集中进行testretest,筛选出132个稳定的影像组学特征。进行最小绝对收缩和选择运算符(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)COX回归和leave-one-out cross-validation以确定用于logistic回归分析的最佳组学特征,随后通过logistic回归分析影像组学特征及其他临床特征与患者治疗前脑转移发生的关系。结果:共纳入132例患者,其中27例患者治疗前发生脑转移。在训练集中,发现一个影像组学特征(W_GLCM_LH_Correlation)与脑转移显著相关(P=0.014),受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(area under curve,AUC)为0.687。该组学特征在验证集中预测性能也尚可(AUC=0.642)。将该影像组学特征与N分期相结合能在一定程度上提高对患者治疗前脑转移的预测能力(训练集:AUC=0.697;验证集:AUC=0.675)。结论:治疗前胸部CT的影像组学特征可能在预测ALK阳性Ⅲ/Ⅳ期NSCLC患者治疗前脑转移的发生方面有一定的价值,这可能有利于此类患者的风险分层。

基于患者出射EPID剂量验证的在体调强放疗质控技术研究

背景与目的:调强放疗(intensity-modulated radiation therapy,IMRT)中剂量投照失误可导致严重后果,而目前常用的治疗前计划验证方法并不能反映患者真实投照剂量。实现一种评估患者在体剂量执行准确度的方法,能够在分次治疗中及时发现较大剂量错误,避免发生患者投照剂量过高或不足。方法:复旦大学附属肿瘤医院收治的患者首次实施治疗前行锥形束计算机断层成像(cone beam computed tomography,CBCT)扫描,与定位CT图像进行配准保证治疗体位与模拟定位时一致,实时治疗中使用电子射野影像装置(electronic portal imaging device,EPID)获取患者出射剂量影像,并把首次出射EPID影像作为剩余分次治疗的基准值,后续分次实时治疗野结束后快速将其出射EPID影像与对应基准影像进行γ分析比较,以验证治疗计划是否准确执行于患者身上。设计模体实验对治疗部位错误和摆位误差情况进行分析,来评估本方法识别放疗差错的准确性。结果:本方法可有效地识别出IMRT放疗中患者治疗部位错误和非平行于射野角度方向的摆位误差,但对平行于射野角度方向的摆位误差并不敏感,30例鼻咽癌患者临床应用结果中能够直观显示分次治疗间摆位重复性情况。结论:基于EPID实现的一种在体剂量验证方法能够对调强放疗中患者实时剂量的准确性进行评估,在单个治疗野结束后可快速检测出较大治疗错误。

“综合与实践”课——“玩”起来

"综合与实践"是数学课程中的一个重要组成部分,不同于其他数学课的间接经验的学习,它是让学生在直接经验的作用下进一步体验数学与生活的联系的一门课程。在"综合与实践"课堂中,学生动起来、玩起来,在实践中充分感受数学的趣味与价值,这种感受真切、实在,对于数学学习来说,也更加具有现实意义。

复习课,不再是“重复昨天的故事”

复习课给学生的感觉是“除了练习还是练习”,对于一个让教师觉得“难上”,学生觉得“厌上”的课型,如何避免单纯“重复昨天的故事”,是值得我们教师思考的问题.教师要高度重视复习课,通过自主梳理、错题分析、差异练习三个环节,把复习课还给学生,让不同的学生在课上都能有所收获,既做到温故而知新,又能获得新的智慧生长.