CT与MRI图像融合在鼻咽癌放射治疗大体肿瘤靶区勾画中的应用

目的探讨鼻咽癌放射治疗过程中应用CT与MRI图像融合勾画大体肿瘤靶区的临床效果。方法选择2021年1-8月在福建医科大学附属肿瘤医院接受放射治疗的44例鼻咽癌患者作为研究对象,采取随机数字表法分为对照组(n=22)观察组(n=22)。对照组行CT扫描,观察组采取CT联合MRI扫描并进行CT/MRI图像融合。对比2组图像勾画出的大体肿瘤靶区平均体积差异,并比较扫描范围内不同分期的肿瘤靶区体积。结果观察组大体肿瘤靶区平均体积为(48.56±19.13)cm^(3),大于对照组的(34.80±18.57)cm^(3)(P<0.05)。观察组T_(1)、T_(2)、T_(3)期的肿瘤靶区体积均大于对照组(P<0.05),组间T_(4)期肿瘤靶区体积差异无统计学意义(P>0.05)。结论于鼻咽癌放射治疗过程中应用CT与MRI图像融合技术进行检查,可显示不同时期较全面的肿瘤靶区情况,有助于医师精准勾画鼻咽癌放疗大体肿瘤靶区.

集成自适应回归核的肿瘤生物靶区随机游走勾画方法

目的:评估一种肿瘤正电子发射断层扫描(PET)影像生物靶区的勾画新方法。方法:为有效区分PET影像中标准摄入值(Standard Uptake Value,SUV)相近的肿瘤区域和正常组织区域,首先计算肿瘤PET影像中每个体素点对应的自适应回归核,并将其集成到随机游走无向图的边权值函数中。然后利用三维自适应区域生长方法自动选取随机游走种子点,实现肿瘤PET生物靶区的自动勾画。结果:以临床放疗专家勾画的大体肿瘤区作为参考标准,本方法勾画的7例鼻咽癌病人PET生物靶区DICE相似性的均值为0.836 7,比仅基于PET SUV的随机游走勾画方法提高了4.31%,比基于PET SUV值和对比度纹理特征的随机游走勾画方法提高了3.34%。结论:集成自适应回归核的随机游走方法能够更精确地勾画肿瘤PET生物靶区。

基于深度学习的食管癌肿瘤靶区自动勾画临床价值研究

目的:基于深度学习卷积神经网络实现食管癌肿瘤靶区自动勾画,探讨其临床应用价值。方法:选取100例已完成调强适形放疗治疗的食管癌患者CT影像及由专家审核后的肿瘤靶区信息作为研究数据,构建一种嵌入空间金字塔池化层的U型对称自动勾画网络。随机选取90例食管癌患者数据作为训练集以调整网络参数,其余10例患者数据作为测试集并采用戴斯相似性系数(Dice similarity coefficient,DSC)、豪斯多夫距离(Hausdorff distance,HD)以及勾画时间来评估自动勾画结果。结果:测试集经网络得到自动勾画结果与医师手动勾画结果进行对比具有较好的一致性,平均DSC和HD分别达到了0.79±0.07和(28.24±19.03)mm,对比传统U-Net网络,本研究网络在DSC和HD指标上分别提升了8.2%和43.4%,且差异具有统计学意义(P<0.05),对比手动勾画速度提升6.52倍。结论:基于改进U-Net网络的自动勾画方法可较为准确地勾画食管癌肿瘤靶区,在临床应用中可以大幅提升医生的工作效率和勾画一致性。

低剂量扫描在肺癌CT模拟定位中的价值

目的:探讨低剂量CT扫描在肺癌模拟定位中的可行性。方法:选择确诊为肺癌的患者160例,随机分成对照组和试验组,每组各80例。扫描时,对照组管电流为120mA,试验组依次按照15、30、60、120mA依次扫描4次。其他参数2组一致,均为电压120KV,层厚5mm,螺距1.0cm,扫描时间1s。扫描后,按照"很好、好、一般、差"将不同条件下得到的图像质量评价4级;利用TPS定位系统测定肿瘤靶区大小;分别记录单次螺旋扫描的剂量指数(CTDI)值、Z轴扫描范围、剂量长度(CDLP)值等数据,用于估算患者受照的辐射剂量。用Fisher精度概率分析等方法对图像质量、图像大小和辐射剂量差异进行统计学分析。结果:(1)低剂量扫描的图像质量略低于常规剂量,但各剂量组的图像质量差异无统计学意义(P=0.572);(2)同一肿瘤在不同剂量下得到的靶区轮廓大小无显著差异(P=0.12);(3)即使在辐射累积的条件下,试验组的辐射剂量也远小于对照组,差异极显著(P<0.001)。结论:在CT模拟定位时采用15mA管电流的低剂量扫描可以在基本保证肿瘤靶区勾画和扫描图像质量的前提下,明显减少CT扫描辐射对患者造成的可能伤害。

宫颈癌术前近距离放射治疗的研究进展

近距离放射治疗是宫颈癌重要的治疗手段。ⅠB~ⅡA期宫颈癌患者术前行近距离放射治疗可改善肿瘤病理分期,提高手术标本切缘阴性率,改善患者生活质量及生存预后。近距离放射治疗已从传统低剂量率向现代高剂量率、脉冲剂量率放疗发展;从二维到三维影像引导下技术发展,进一步提高了术前近距离放射治疗的有效性、精确性和安全性。本文旨在综述宫颈癌术前近距离放射治疗的相关研究进展。