自动勾画轮廓软件在头颈部锥形束CT中的应用

胡晓伟 ，孙新臣，李金凯 ，昌志刚，成红艳

1.南京医科大学特种医学系，江苏南京210009；2.南京医科大学第一附属医院放疗科，江苏南京210009

前言

在鼻咽癌的综合治疗中，调强放射治疗（Intensity-Modulated Radiotherapy,IMRT）是当前最主要的治疗方法［1］。IMRT治疗可以使剂量分布在三维方向上与靶区的形状一致，还可以在靶区和正常组织之间产生一个陡峭的剂量跌落，能够保证给予靶区规定照射剂量的同时最大限度地降低正常组织的受照剂量［2-3］。但是，通常在放疗5～7周后，由于肿瘤退缩、淋巴结和腺体体积的变化、患者体质量减轻等因素导致靶区和危及器官的体积和位置发生明显的变化［4］。自适应放疗可以通过在放疗期间获取病人解剖图像信息，分析分次治疗与初始计划之间的差异并对其进行修正，重新优化生成新的放疗计划后再进行治疗，能够减少靶区的漏照和正常组织的受照剂量［5-7］。

图像引导放疗（Image Guide Radiation Therapy,IGRT）获取的锥形束CT（CBCT）图像可以实时了解肿瘤及正常器官的解剖结构变化，是自适应放疗的关键技术。但目前CBCT的应用尚局限于校正摆位误差。本研究的目的是探讨利用MIM软件进行头颈部CBCT图像靶区和危及器官轮廓自动勾画的可行性，从而实现快速评价靶区和危及器官在放疗过程中的变化，为重新制定治疗计划提供临床指导。

1 材料与方法

1.1 病例资料

选取2018年1月～7月在江苏省人民医院放疗中心进行两次CT模拟定位扫描的10例鼻咽癌患者。年龄32～80岁，中位年龄60岁；男性6例，女性4例；均为低分化鳞癌。

1.2 体位固定和CT扫描

患者在27次治疗后，重新进行CT扫描定位。两次CT扫描均使用相同的体位及扫描条件。患者均采用仰卧位，双臂紧贴身体平行放置于左右两侧，口含压舌板，用头颈肩热塑膜进行体位固定。使用大口径CT（SOMATOM Sensation Open,CT）进行扫描，扫描范围自头顶至锁骨头下3 cm处，扫描层厚3 mm。将获得的CT图像通过DICOM格式传输至Monaco医生工作站。

1.3 CT图像的靶区勾画及计划设计

在医生工作站上，临床医师参考ICRU第50号及62号文件勾画靶区及危及器官。靶区包括：大体肿瘤（GTVnx）、颈部转移淋巴结（GTVnd）、临床靶区1（CTV1）、临床靶区2（CTV2）和由CTV外扩3 mm生成的相应计划靶区（PTVnx、PTVnd、PTV1和PTV2）。危及器官包括脑干、脊髓、垂体、眼球、晶体、视神经、视交叉、腮腺、喉、颞下颌关节、下颌骨、颞叶。两次CT图像的结构勾画均由同一位医师完成。

在Monaco计划系统进行计划设计，患者均采用同步推量放疗。处方剂量PGTVnx：6 996 cGy，PGTVnd：6 996 cGy，PTV1：6 006 cGy，分割次数 33次；PTV2：5 096 cGy，分割次数28次。采用9野均分IMRT，要求处方剂量至少包绕95%的靶区体积。

1.4 CBCT图像的扫描

利用Elekta's Synergy X-Ray Volume Imaging（XVI）系统采用头颈部模式，S20准直器，F0散射板，电压100 kV，电流10 mA，进行扫描。选取1程治疗前扫描的1CBCT图像及2程治疗前扫描的2CBCT图像导入MIM软件系统。

1.5 轮廓自动勾画的方法

本文利用MIM v.6.8.3软件系统，采用基于约束强度的自由形态形变配准算法，通过以下两种方法对2CBCT进行轮廓的勾画：（1）通过形变配准将1CT中的结构轮廓映射至2CBCT；（2）先通过刚性配准，将1CT中的结构轮廓复制至1CBCT，然后将1CBCT中的结构映射至2CBCT。

由于CBCT图像密度分辨率较差，对比度较低，无法在CBCT图像上进行结构的精确勾画，因此选用计划2CT中医师勾画的结构为参考，比较两种方法勾画结果的精度。将两种方法得到的结构复制至计划2CT，采用2程的治疗计划，对两种方法勾画的结构进行剂量计算，以2程计划2CT的剂量为参考，比较两种方法勾画的靶区和危及器官与参考计划之间的剂量偏差。

1.6 评价参数

1.61 勾画精度运用形状相似性系数（Dice Similarity Coefficient,DSC）和豪斯多夫距离（Hausdorff Distance,HD）进行评估：

其中，Vreference表示参考图像轮廓的体积，Vtested表示自动勾画轮廓的体积。DSC的范围是0～1，值越大表示两个轮廓的相似性越高［8］。DSC＞0.7代表两个结构重合较好［9-10］。

其中，HD用来测量参考图像的轮廓R与自动勾画的轮廓T之间的最大欧几里得距离，r为R中的一个点，t为T中的一个点［11］。HD值越小，表明两个轮廓之间的距离越小［12-13］。

1.62 剂量差异靶区的评价指标包括：PTVnx、PTVnd、PTV1的Dmean。危及器官的评价指标包括：脊髓、脑干、垂体、晶体、视交叉、视神经的Dmax，眼球、喉、下颌骨、颞下颌关节的Dmean，颞叶的D5%，腮腺的Dmean。

以2程计划2CT的剂量为参考，计算两种勾画方法的剂量（Dt）与参考剂量（Dr）之间的偏差，计算公式为：。

1.7 统计学方法

使用SPSS 20.0软件对参数进行统计学分析，计量资料用均数±标准差表示，比较两种方法的靶区和危及器官评价指标均采用配对t检验，P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 自动勾画精度

对采用1CT-2CBCT方法勾画的结构中，DSC＞0.7的包括：PTVnx、PTV1、眼球、腮腺、下颌骨、颞下颌关节。在1CBCT-2CBCT中DSC＞0.7的结构包括：PTVnx、PTV1、脑干、眼球、腮腺、垂体、喉、下颌骨、颞下颌关节、颞叶。除了脊髓、晶体、下颌骨和左颞下颌关节，1CBCT-2CBCT的DSC均大于1CT-2CBCT，HD均小于1CT-2CBCT，说明1CBCT-2CBCT的方法优于1CT-2CBCT，在PTVnx、PTVnd、PTV1、脑干、视交叉、视神经、颞叶中差距更加明显（P＜0.05）。除了脊髓，1CT-2CBCT和1CBCT-2CBCT的HD值均小于2 cm。详见表1。图1为1例鼻咽癌患者分别由1CT-2CBCT、1CBCT-2CBCT和医生手工勾画结果的比较，可以看出1CBCT-2CBCT勾画的轮廓更加接近医生勾画的轮廓。

表1 两种方法对靶区和危及器官勾画结果的DSC和HD比较Tab.1 Comparison of Dice similarity coefficient(DSC)and Hausdorff distance(HD)between two methods for the segmentation of target areas and organs-at-risk

2.2 剂量差异

除脑干、脊髓、下颌骨和右颞下颌关节外，1CBCT-2CBCT中其余结构与参考计划的剂量偏差均小于1CT-2CBCT；在PTVnd、PTV1、眼球、右视神经、腮腺中差距具有统计学意义（P＜0.05）。1CBCT-2CBCT中除了体积小于10 cm3（骨性结构除外）的结构（视交叉、晶体、眼球、视神经、垂体），其他结构的剂量偏差均小于±3%。结果见表2。

图1 两种勾画方法的比较Fig.1 Comparison of two segmentation methods

表2 两种方法对靶区和危及器官勾画结果的剂量偏差比较（%）Tab.2 Comparison of dose deviations in target areas and organsat-risk(%)

3 讨论

MIM软件的形变配准是基于约束强度的自由形态形变配准算法，能够纠正治疗部位变化造成的配准错误，是具备高自由度的形变配准算法，能够用于重新计划的自适应重新勾画［14-15］。

本研究将此算法应用于头颈部CBCT靶区和危及器官的勾画中，评估形变配准在CBCT中的适用性。这种算法的局限性在于两幅图像的亨氏单位不一致可能会造成配准错误［16］，由此猜想利用1CBCT-2CBCT的形变配准会优于1CT-2CBCT的形变配准。因此，本文采用1CT-2CBCT和1CBCT-2CBCT两种方法，分别对2CBCT进行器官轮廓的自动勾画，得出结论：除了脊髓、晶体、下颌骨和左颞下颌关节，1CBCT-2CBCT的DSC均大于1CT-2CBCT，HD均小于1CT-2CBCT，而脊髓、晶体、下颌骨和左颞下颌关节在两种方法中差距较小，认为1CBCT-2CBCT的方法优于1CT-2CBCT。

在1CBCT-2CBCT中，除PTVnd、脊髓、晶体、视神经、视交叉、眼球及垂体外，其他结构的DSC均大于0.7，HD均小于2 cm，与2CT的剂量偏差在±3%以内，得到的结果较为满意。至于PTVnd、脊髓、晶体、视神经、视交叉、眼球及垂体勾画结果较差的原因，可能包括：（1）CBCT扫描的范围小于CT的扫描范围，导致部分脊髓未能显示在CBCT图像中；（2）PTVnd与周围组织的分辨率较差［17］，而且PTVnd为不连续的区域，单个颈部转移性淋巴结的体积较小；（3）晶体、视神经、视交叉、眼球和垂体的体积较小［18］。

采用1CBCT-2CBCT方法，利用形变配准勾画的大部分结构能够得到较满意的结果，但略差于Hvid等［19］、Bendall等［20］的研究结果，可能是他们选取的参考图像与目标图像为同一幅图像，使其DSC指数较高。由于CBCT图像密度分辨率较差，对比度较低，使得CBCT的应用尚局限于校正摆位误差。本研究将形变配准算法应用于头颈部CBCT中，能够评价大部分结构在放疗过程中形态、位置及受照剂量的变化，可以为重新制定治疗计划提供临床指导，辅助自适应放疗，实现精确的个体化放疗。