图像勾画宫颈癌分期法在研究生临床教学中的应用

目的:探讨图像勾画法用于宫颈癌分期在研究生临床教学中的应用效果。方法:选取研究生共58名,分为文字记忆法组(对照组29名)和图像勾画宫颈癌分期方法组(实验组29名),两组考核结果比较,P<0.05为差异具有统计学意义。结果:实验组对宫颈癌Ⅱ、Ⅲ期分期的准确性明显好于对照组,差异具有统计学意义(P=0.012、0.010)。同时实验组对宫颈癌靶区勾画中肿瘤侵犯范围的准确性亦明显好于对照组,差异具有统计学意义(P=0.009,0.011),关于专业知识掌握满意度及带教教师满意度方面,实验组明显好于对照组,差异具有统计学意义(P=0.012,0.009)。结论:图像勾画宫颈癌分期法可提高研究生掌握宫颈癌分期的效果,提高其学习积极性,实施也较容易,可予以推广和应用。

基于MRI、CT图像HIFU治疗靶区自动勾画的研究

目的以MRI等图像为基础,进行HIFU治疗靶区的自动勾画研究,其勾画精确度希望达到1mm以内,为以后的三维成像、HIFU治疗精确控制提供依据,为完整的HIFU治疗计划系统的基础。方法以MRI等原始图像为基础,利用相关的计算机识别技术对靶区组织进行自动识别、勾画,采用点、面结合的组合图像处理技术方案,应用了包括图像分割阈值获取、多项分割技术的联合应用、组织结构提取等方法的原理与具体算法。结果通过试验发现,此技术方案能够对边界相对不模糊的医学图像(MRI、CT等),比较快速、准确的勾画出目标靶区的效果。结论此方案能够比较准确识别诸如MRI类图像中的指定组织结构,能够比较快速、准确的勾画其边界,在HIFU、放射等医学治疗中有助于精确定位,有助于减少并发症发生率及对重要组织结构的保护。

基于ABAS软件胸部放疗危及器官自动勾画图像集的建立与应用

目的旨在创建一个带有整套胸部正常器官的图像集,评估ABAS软件对胸部肿瘤自适应放疗患者基于CT图像自动勾画危及器官轮廓的吻合度。方法收集放疗科51例胸部肿瘤患者的放疗计划的CT扫描图像资料,导入ABAS软件(MIM5.6.1)系统,在该系统上创建胸部正常器官图像集。逐一选取图像集中的1例作为目标图像,利用余下包含50例患者的图像集在MIM系统上对该图像进行基于图像集的自动勾画,产生该患者13个胸部正常器官自动勾画的结果。再对自动勾画的结果进行人工修正,产生该患者13个胸部正常器官自动勾画后人工修正的结果。结果在图像集自身比较阶段,自动勾画与手工勾画形状相似度(Dice、Jaccard指数)在0.80以上的有左/右肺、心脏、主动脉、脊髓;经手工修正后,大多数器官可满足临床应用的要求:左/右肺、心脏、主动脉、脊髓、气管、皮肤、上腔静脉形状相似度均在0.80以上,其中皮肤、气管、上腔静脉经修正后具有更好的一致性,而左/右臂丛、食管、支气管树仍无法令人满意。结论基于ABAS软件图像集的自动勾画能准确生成左/右肺、心脏、主动脉、气管和上腔静脉。个别重要的器官如食管、脊髓和支气管树经过一定的手工修正后才能满足临床需要。在临床应用中可以大量节约时间和资源。