PET/CT图像分割技术在肺癌放疗计划中的应用

彭莹莹，张书旭，余辉，张国前，周露，周祥

广州医科大学附属肿瘤医院放疗中心， 广东 广州 510095

PET/CT图像分割技术在肺癌放疗计划中的应用

彭莹莹，张书旭，余辉，张国前，周露，周祥

广州医科大学附属肿瘤医院放疗中心， 广东 广州 510095

目的 探讨PET/CT图像分割技术对肺癌放疗计划制定的影响。方法 对12例无转移的肺癌患者行PET/CT扫描。采用自主编写的基于PCNN模型的自动分割程序对PET靶区进行分割处理，再分别以CT图像、PET/CT图像为依据采用目测法手动勾画肿瘤靶区，以相同参数制定调强放疗计划，对比分析靶区体积和剂量分布。结果 PET自动分割靶区与PET手动勾画靶区之间未见统计学差异（P>0.05），分割方法准确可靠；与CT手动勾画靶区之间差异有统计学意义（P<0.05），前者<后者，PET/CT图像较CT能更准确的区分肿瘤与肺不张。与基于CT的放疗计划相比，PET计划正常肺组织V20、V30均有显著降低，差异均有统计学意义（P<0.05）。脊髓、心脏和食管的受量差异无统计学意义（P>0.05）。结论 PET/CT图像分割技术提高了肿瘤靶区勾画的准确性，依据分割靶区制订的放疗计划能降低正常组织受照范围，减少并发症的发生率。

PET/CT；图像分割；肺癌；调强放疗治疗；脉冲耦合神经网络；靶区勾画

0 前言

精确放疗技术飞速发展，三维适形放射治疗（3-Dimensional Conformal Radiation Therapy，3D-CRT）、调强放射治疗（Intensity Modulated Radiation Therapy，IMRT）等技术发挥着非常重要的作用。靶区勾画是精确放疗的基础。长期以来，放疗主要采用CT进行肿瘤靶区的勾画。当肺癌伴有肺不张、阻塞性肺炎时，CT难以区分肿瘤的确切边界[1]。

PET/CT功能显像在放射治疗中具有重要作用。PET/CT代谢靶区可以指导传统CT靶区勾画，精确界定肿瘤靶区范围[2-4]；依据PET/CT靶区制订放疗计划可以防止肿瘤野内复发且减少正常组织损伤。PET/CT能很好地区分肿瘤组织和周围正常肺组织，适用于肺癌靶区勾画。但是PET/CT靶区手工分割耗时长、精确性差，临床迫切需要PET/CT图像靶区的自动分割方法。脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network，PCNN）能产生跟人眼视觉类似的识别效果，对低分辨率的图像有较好的分割效果。本文利用基于PCNN模型的图像分割技术分割PET/CT靶区，对比CT靶区探讨其对放疗计划设计及正常组织剂量的影响。

1 资料

1.1 病人资料

筛选2013年5月～2014年1月本院12例肺癌患者，其中男7例，女5例，年龄52～70岁，中位年龄61岁。患者均经病理学确诊，病理类型为鳞癌4例、腺癌7例、小细胞癌1例，均无转移。

1.2 图像获取

患者空腹6 h以上，常规测量血糖浓度在正常范围内，静脉注射370～555 MBq18F-脱氧葡萄糖（18F-FDG），平静休息60 min，在平静呼吸下采用相同体位应用GE DiscoveryTMST-16型PET/CT设备行CT和PET全身扫描，范围从头顶至足底。PET图像与CT图像同机融合，将图像数据传输至飞利浦公司的PINNACLE V9.2放射治疗计划系统。

2 方法

2.1 图像分割方法

采用自主编写的PCNN分割算法对PET/CT图像进行自动分割，分割得出的靶区命名为GTV-PETauto。具体步骤：① 图像去噪；② 设置PCNN参数的初始值；③ 对每个神经元的邻域进行PCNN迭代，得到分割结果；④ 判断分割结果是否满足最优分割判定准则；⑤ 取满足最优分割判定准则的分割结果图作为最终分割结果。

2.2 靶区勾画

在PINNACLE V9.2放疗计划系统上，由有经验的放疗科医生分别依据CT图像和PET/CT图像，对横断面上的肿瘤边界进行逐层勾画，所得到的大体肿瘤靶区分别表示为GTV-CT（CT手动勾画靶区）和GTV-PET（PET/CT手动勾画靶区）。

2.3 放疗计划设计

由有经验的物理师分别依据GTV-CT和GTV-PETauto采用PINNACLE V9.2计划系统制定调强放疗计划。放疗计划设计均采用相同参数。大体肿瘤靶区GTV边界外扩0.7 cm形成临床靶区CTV，CTV边界外扩0.6 cm形成计划靶区PTV。制定计划时采用相同的等中心点，均采用5野共面设计。所有计划均采用Varian直线加速器6 MV X射线照射。处方剂量为60 Gy（2 Gy/次，5 次/周，共30次）。靶区剂量要求：90%等剂量曲线包绕PTV。危及器官剂量要求：双肺V20≤30%，脊髓Dmax≤40 Gy，食管Dmax≤45 Gy，心脏D1/3≤50 Gy。通过剂量直方体积图DVH评估靶区和危及器官的剂量。

2.4 统计学分析

采用SPSS 13.0统计分析软件对3种不同勾画方式的GTV靶区平均体积分别进行两两配对t检验，并对基于GTV-CT和GTV-PETauto的放疗计划剂量行配对t检验，P≤0.05表示有统计学差异。

3 结果

3.1 靶区体积大小比较

选取1例患者数据进行说明。GTV-PETauto、GTV-PET和GTV-CT靶区，见图1。红色线表示GTV-PETauto，黄色线表示GTV-PET，绿色线表示GTV-CT。由图中可以看出红线和黄线几乎重合，GTV-PETauto与GTV-PET差异较小。GTV-PETauto、GTV-PET均＜GTV-CT。

图1（a）3种方式勾画的靶区（b）靶区局部放大图

软件计算得出3种勾画方式的靶区体积GTV，12例患者平均GTV，见表1。GTV-PETauto与GTV-PET两者之间差异无统计学意义（P > 0.05）。GTV-PETauto、GTV-PET均＜GTV-CT，有统计学差异（P < 0.05）。进一步验证了以上结论。

表1 不同勾画方式下的靶区体积比较（±s）cm3

表1 不同勾画方式下的靶区体积比较（±s）cm3

勾画方式CT图像靶区体积PET图像靶区体积t值P值医生手动勾画GTV-CT（161．43±139．30）GTV-PET（146．20±101．32）3．431＜0．05 PCNN自动分割GTV-PETauto（142．54±120．73）3．049＜0．05 t值0．763 P值＞0．05

3.2 剂量评估与比较

基于GTV-CT和GTV-PETauto的放疗计划的剂量分布，见图2。图2（a）为基于CT靶区的调强放疗计划。图2（b）为基于PET靶区的调强放疗计划。可以看出基于PET靶区的计划肺正常组织受量明显较小，其他正常组织的受量也有所降低。

图2 不同靶区对应的放疗计划

两组放疗计划的正常组织剂量对比，见表2。对比可知，在给予肿瘤靶区相同剂量60 Gy时，PET靶区的计划相对于CT靶区计划，肺组织V20、V30明显降低，有统计学差异（P<0.05）。脊髓最大剂量，心脏、食管平均剂量的差异均无统计学意义（P>0.05）。

表2 不同放疗计划正常组织剂量分布参数比较（±s）

表2 不同放疗计划正常组织剂量分布参数比较（±s）

注：Vx为接受xGy照射的体积占总体积百分比。

剂量分布参数CTPET/CTt值P值双肺V20（%）26．45±4．72 23．43±5．11 6．668＜0．01双肺V30（%）19．46±3．07 17．76±3．41 2．299＜0．05脊髓最大剂量（cGy）3654±4683447±4201．258＞0．05心脏平均剂量（cGy）1682±9371619±9030．725＞0．05食管平均剂量（cGy）3057±5482839±6610．916＞0．05

4 讨论

结合功能影像信息和解剖信息的PET/CT广泛应用于精确放疗。相对于常用的CT、MR影像，PET/CT影像在确定肿瘤范围、淋巴结转移中更具优势。有研究表明，PET/ CT用于勾画肺肿瘤靶区，在伴有肺不张和阻塞性肺炎时可降低GTV，从而更好地保护正常肺组织[5-6]；检测纵膈淋巴结敏感性较CT高[7]，可检出在CT上显示正常大小的转移淋巴结，使GTV勾画更加准确。采用PET/CT靶区引导的精确放疗计划，有望避免靶区漏射的风险，且能更好地保护正常组织，有助于提高患者的局控率、减少并发症。

尽管PET/CT已显示出在肿瘤放疗计划设计中的重要价值，但由于PET/CT采集时间长，受呼吸、心跳等影响严重，图像分辨率低，限制了PET/CT在放疗中的应用。图像对比度低导致肿瘤靶区难以与周边组织区分开，即使对于有经验的临床医师，手工分割PET/CT图像也是困难且耗时的工作。因此临床迫切需要PET/CT图像靶区的自动分割方法。林琳等[8]比较了3种勾画肺癌靶区的方法：40%阈值法、SUV=2.5勾画法和公式法，但这些方法不具有通用性。PCNN能产生跟人眼视觉类似的识别效果，适用于低分辨率的图像分割，因此本文采用自主编写的基于PCNN模型的图像分割方法对PET/CT图像进行自动分割。所得结果GTV-PETauto平均值为（142.54±120.73） cm3，PET手动勾画靶区GTV-PET平均值为（146.20±101.32） cm3。两者之间差异无统计学意义（P>0.05），说明此方法可靠精确。

PET/CT显像对肺癌靶区范围的确定具有重要的临床价值。王天禄等[9]分别依据36例肺癌患者的PET/CT图像和CT图像勾画肿瘤靶区，发现21例放疗靶区发生不同程度的改变。12例因区分肿瘤和肺不张而靶区减小，7例靶区增大。Elisabeth等[10]分析了92例放疗前行PET/CT定位扫描的肺癌患者，发现45例发生了明显改变。本文研究发现，经PET/CT图像分割程序所得靶区GTVPET-auto＜CT手动勾画靶区。其中GTV-PETauto平均值为（142.54±120.73） cm3，GTV-CT平均值为（161.43±139.30）cm3，两者之间差异显著，有统计学意义（P<0.05）。12例患者中有8例靶区缩小的原因是PET/ CT图像很好地区分了肿瘤和肺不张组织。本研究显示PET/ CT勾画肺癌靶区比单纯CT图像勾画更为精确，适用于精确放疗且能减少正常组织损伤。

PET/CT图像带来了肿瘤靶区的变化，必然也会影响放疗计划以及肿瘤和正常组织的受照剂量。Van Der Wel等[11]发现PET/CT图像改变了放疗计划，GTV、双肺、食管等的剂量都有显著降低，肿瘤控制率得到提高。Elisabeth等[10]研究结果显示PET引导的放疗计划相对于传统CT，双肺V20增加的有15例，减小的有22例；心脏V36增加的有8例，减小的有14例。Bradley等[12]研究显示PET/CT引起的靶区变化显著改变了正常组织的剂量分布，GTV减小导致肺和食管剂量降低，GTV增大导致肺和食管剂量提高。本文分别依据PET/CT自动分割靶区和CT勾画靶区制定了两种不同的调强放疗计划，发现PET/CT自动分割靶区引导的放疗计划中双肺在不同剂量梯度V20和V30均有显著降低。其中V20由（26.45±4.72）%降低至（23.43±5.11）%，V30由（19.46±3.07）%降低至（17.76±3.41）%，差异均有统计学意义（P<0.05），说明PET/CT的引入有助于降低肿瘤周围正常肺组织的受照剂量，减少潜在性的放射性肺损伤。此外，研究结果显示脊髓、心脏、食管的受照量也都有所降低，很好地保护了正常组织，但差异无统计学意义（P>0.05）。上述结果表示的是12例患者正常组织接受的平均照射剂量有所降低，并不代表所有患者正常组织受重均有降低。本文12例患者中10例符合上述结论，另有2例差异不明显。本文结果显示PET图像自动分割方法通过更精确的肿瘤靶区定位，可影响放疗计划和正常组织受量，减少肺癌并发症的发生率，有利于引导放疗剂量的提升。

5 结论

PET/CT图像有助于精确界定放疗靶区的边界，为精确放疗奠定基础[13-14]。快速准确分割PET/CT靶区是精确放疗的关键。本文探讨了PET/CT图像分割技术在肿瘤靶区确定和放疗计划中的作用。初步研究显示该技术可以提高肿瘤的局部控制率，降低正常组织并发症的发生率。进一步研究适合于临床的PET/CT图像自动分割技术，将在肺癌精确放疗中发挥重要作用。

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医学期刊中常用的统计学符号

按GB 3358-82《统计学名词及符号》的有关规定，统计学符号一律采用斜体书写。

（1） 样本的算术平均数用英文小写 x；中位数用 M。

（2） 标准差用英文小写 s，标准误用英文小写 sx。

（3） t 检验用英文小写 t。

（4） F 检验用英文大写 F。

（5） 卡方检验用希文小写 χ2。

（6） 相关系数用英文小写 r。

（7） 自由度用希文小写 υ。

（8） 概率用英文大写 P。

Application of PET/CT Image Segmentation Technology in Formulating Radiotherapy Plan of Lung Cancer

PENG Ying-ying, ZHANG Shu-xu, YU Hui, ZHANG Guo-qian, ZHOU Lu, ZHOU Xiang

Radiotherapy Center, Cancer Center of Guangzhou Medical University, Guangzhou Guangdong 510095, China

Objective To investigate the infuence on radiotherapy planning of lung cancer with the PET/ CT segmentation technology. Methods 12 patients with non-metastatic lung cancer were scanned by PET/CT. The PET targets were segmented by automatic segmenting program written independently based on PCNN model. According to CT images and PET/CT images, the tumor targets were delineated manually by ocular estimating, radiotherapy planning was formulated with the same parameters, the targets volume and dose distribution were compared and analyzed. Results The differences between automatic segmentation target area and manual delineation target area of PET weren’t of statistical signifcance (P＞0.05), which proved the PET automatic segmentation method was more accurate and reliable. Statistically signifcant differences (P＜0.05) existed between the PET automatic segmentation target area and CT manual delineation target area, and the former was less than the latter, which proved that PET/CT images were more accurate in distinguishing between the tumor and the atelectasis. Compared with the radiotherapy planning based on CT, PET planning signifcantly reduced the V20 and V30 normal lung tissues, statistically signifcant differences (P＜0.05) were discovered between them. However, there were no statistical significances (P＞0.05) in the quantity difference of spinal cords, hearts and esophaguses. Conclusion PET/CT image segmentation improves the accuracy of tumor target delineation. The radiotherapy planning based on target segmentation can reduce the illuminated scope of normal tissues and the incidence rate of complications.

PET/CT; image segmentation; lung cancer; radiotherapy planning; pulse coupled neural network; target volume delineation

R734.2；TP391.4

B

10.3969/j.issn.1674-1633.2014.06.061

1674-1633(2014)06-0160-04

2014-03-10

2014-05-09

国家自然科学基金项目（81170078），广东省教育厅科技创新项目（2013KJCX152），广州医科大学青年科研项目（2013A42）。

本文作者：彭莹莹，硕士，研究方向：肿瘤放射物理、医学图像处理。

张书旭，博士，教授，博士生导师。

作者邮箱：pengying108@163．com