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基于深度學習的正常組織自動勾畫在計劃設計中的劑量準確度評估

2021-10-28 10:00:38陳旭明劉勇
中國醫(yī)療設備 2021年10期
關(guān)鍵詞:勾畫臂叢垂體

陳旭明,劉勇

上海交通大學附屬第一人民醫(yī)院 放療科,上海 201620

引言

在患者的定位CT圖像上勾畫危及器官(Organs-at-Risk,OAR)是放療計劃設計過程中不可或缺的環(huán)節(jié)之一。然而傳統(tǒng)的手動勾畫十分費時費力[1-2],因此近年來自動勾畫在臨床工作中得到了廣泛的應用,以提高勾畫速度,減少患者等待治療所需時間[3]。大量研究已經(jīng)表明,基于深度學習算法的自動勾畫技術(shù)能夠顯著減少勾畫所需時間,同時可達到接近專家的勾畫精度水平[4-10]。然而此類研究主要聚焦于勾畫準確性,對實際計劃設計中可能存在的劑量偏差鮮有涉及。Nelms等[11]研究表明,同樣的劑量分布在不同的勾畫結(jié)果之間可能存在巨大的劑量差異,對計劃評估造成顯著影響。因此,本研究的目的在于考察將自動勾畫結(jié)果直接應用于放療計劃設計時與專家手動勾畫結(jié)果之間存在的劑量偏差,評估自動勾畫結(jié)果在實際計劃設計中的具體可行性。

1 材料與方法

1.1 Ua-Net架構(gòu)

Ua-Net[12]是我們此前設計的一款基于U-Net[13]的深度學習框架,可以自動勾畫28個頭頸部OAR,其勾畫精度可達到專家相似水平,同時可以大幅度減少正常組織勾畫所需要的時間。該網(wǎng)絡架構(gòu)由兩個子網(wǎng)構(gòu)成:① OAR探測,主要目的是首先框定各OAR所在的位置和大??;② OAR勾畫:在OAR探測的范圍基礎上對各OAR進行精細化勾畫。由于采用了先探測后勾畫的兩段式設計,本網(wǎng)絡相較U-Net架構(gòu)具備以下優(yōu)點:① 只在局部范圍內(nèi)進行勾畫,所以明顯大幅壓縮了散在于目標器官外的假陽性點;② 與U-Net在整個圖像范圍內(nèi)進行特征采樣不同,該網(wǎng)絡僅需在OAR探測范圍內(nèi)進行特征上采樣,因此模型訓練所需時間明顯縮短;③ 在勾畫中采用局部對比歸一,可顯著提高一些在CT圖像上對比度不明顯的OAR的勾畫精度。前人研究中介紹了Ua-Net 的具體細節(jié)[12]。

1.2 患者資料

回顧性選取2019年6月至2020年5月在本科接受放療的鼻咽癌患者30例,其中男22例,女8例。

1.3 OAR勾畫

參考相關(guān)指南[14],在患者的定位CT圖像上手工勾畫以下28個OAR:臂叢神經(jīng)、腦干、咽縮肌、兩側(cè)中耳、兩側(cè)眼球、垂體、喉、兩側(cè)晶體、下頜骨、視交叉、兩側(cè)視神經(jīng)、口腔、兩側(cè)腮腺、兩側(cè)頜下腺、脊髓、舌下腺、兩側(cè)顳葉、甲狀腺、兩側(cè)顳頜關(guān)節(jié)、氣管,為手工勾畫組(Manual Delineation,MD)。另外,由Ua-Net勾畫28個相同的OAR,為自動勾畫組(Automatic Delineation,AD)。

患者定位CT為GE Discovery 590 RT,圖像層厚為2.5 mm,圖像分辨率為512×512。

1.4 勾畫精度評估

使用 Dice相似度指數(shù)[15](Dice Similarity Coefficient,DSC)評估AD與MD之間的勾畫相似度:

式中Mp和Mg分別表示自動勾畫和手工勾畫的器官體積,DSC介于0~1,越接近于1表示兩者的重合度越高。

1.5 計劃設計與評估

為評估AD直接應用于臨床計劃設計的可行性,在每一例患者的AD圖像組上設計放療計劃,直接使用自動勾畫的OAR進行計劃優(yōu)化及計算。計劃完成后再將其移植到MD組的圖像上,使用劑量-體積直方圖評估兩組OAR在相同劑量分布中存在的劑量差異。對于臂叢神經(jīng)、腦干、晶體、視交叉、視神經(jīng)、脊髓、顳葉以及氣管,評估其最大劑量的差異,其余OAR則評估其平均劑量的差異。采用雙側(cè)配對t檢驗的方法對兩組勾畫結(jié)果的劑量差異進行統(tǒng)計分析,P<0.05代表差異有統(tǒng)計學意義。

計劃處方劑量為鼻咽原發(fā)灶PGTV1:70 Gy/32 Fx,PGTV2:66 Gy/32 Fx,PTV1:60 Gy/32 Fx;雙 側(cè) 頸 部PGTVLn:66 Gy/32 Fx,PTVLn:60 Gy/32 Fx;鎖 骨 上PTV2:50 Gy/25 Fx。所有計劃均采用Varian Eclipse 13.6計劃系統(tǒng),使用雙弧旋轉(zhuǎn)容積調(diào)強技術(shù),治療設備為Edge直線加速器,同時在優(yōu)化過程中使用鉛門跟隨技術(shù)。

2 結(jié)果

2.1 勾畫示例

典型層面的勾畫結(jié)果如圖1所示,圖中AD列代表Ua-Net自動勾畫的結(jié)果,MD列代表手工勾畫的結(jié)果。勾畫結(jié)果的三維視角如圖2所示。

圖1 勾畫典型層面示例

圖2 勾畫結(jié)果的三維視角

2.2 自動勾畫精度評估

28個OAR勾畫結(jié)果的DSC如表1所示。其中,變異系數(shù)(Coefficient of Variation,CV)定義為標準差與均數(shù)之比,用于衡量比較各OAR勾畫結(jié)果DSC的離散程度,數(shù)值越低則表明結(jié)果越均一、穩(wěn)定。由表1結(jié)果可見:17個OAR的平均DSC>0.80,臂叢神經(jīng)、垂體、視交叉、舌下腺的結(jié)果相對欠佳(DSC<0.70)。此外,臂叢神經(jīng)、垂體、兩側(cè)晶體、視交叉、兩側(cè)視神經(jīng)以及舌下腺的變異度較大(CV>10%)。

表1 28個OAR的勾畫結(jié)果DSC和變異系數(shù)

2.3 劑量差異評估

兩組勾畫結(jié)果對應的器官平均劑量如表2所示。其中,臂叢神經(jīng)、腦干、晶體、視交叉、視神經(jīng)、脊髓、顳葉以及氣管的劑量為最大劑量,其余為器官平均劑量。

表2 28個OAR的劑量分析(cGy)

其中,咽縮肌、左側(cè)眼球、喉、下頜骨、左側(cè)顳葉、右側(cè)顳頜關(guān)節(jié)的劑量差異具有統(tǒng)計學意義。其劑量差異(AD-MD)如圖3所示,最大差值發(fā)生在左側(cè)顳葉,為-346.80 cGy。其平均差值分別為-93.48、24.79、-40.16、17.21、29.11、-41.45 cGy。

圖3 劑量差異存在統(tǒng)計學意義的OAR的劑量差值箱形圖

在30個患者共840個OAR中,劑量偏差大于500 cGy的情況發(fā)生28次,全部出現(xiàn)在DSC<0.70的情況下,且全部出現(xiàn)在臂叢神經(jīng)、垂體、視交叉和兩側(cè)視神經(jīng)中,其中垂體次數(shù)最多,為9次,極端最大差值出現(xiàn)在左側(cè)視神經(jīng)(AD-MD=1456.2 cGy,對應DSC為0.64)。

3 討論

近年來,各類自動勾畫工具越來越廣泛的應用于放療科的日常臨床工作中,協(xié)助醫(yī)生和物理師完成正常組織或靶區(qū)的勾畫[3,16]。然而其應用仍然涉及劑量安全,以往的研究更多聚焦于勾畫的準確性,對直接應用自動勾畫所得的OAR于計劃設計及其劑量安全性涉及相對較少。因此,我們將自動勾畫結(jié)果直接應用于計劃設計,評估其劑量安全性。

在本研究中,我們首先再次測評了Ua-Net的勾畫精度。其中17個OAR的平均DSC>0.8,但臂叢神經(jīng)、垂體、視交叉、舌下腺的結(jié)果相對欠佳,這也與以往的一些研究結(jié)果相類似[4-5,17-19]。此現(xiàn)象可能與這些OAR的體積相對較小有一定關(guān)系,由于DSC的計算方式?jīng)Q定了體積較小的OAR,即使只有輕微的偏差,也會嚴重影響DSC的計算結(jié)果;同時,這些器官在CT圖像上相對較低的密度分辨率也可能對結(jié)果造成一定的影響[20]。CV也同樣體現(xiàn)了相同的結(jié)果,即體積相對較小的OAR,其勾畫結(jié)果的DSC變異也較大,更易受到小體積偏差的干擾。因此,總體而言,大部分OAR的自動勾畫結(jié)果可以接受,但部分小體積器官仍需一定的人工介入、核查。

咽縮肌、左側(cè)眼球、喉、下頜骨、左側(cè)顳葉、右側(cè)顳頜關(guān)節(jié)的劑量差異具有統(tǒng)計學意義,然而其差值普遍較低(平均值均在100 cGy以內(nèi),極端最大差值為-346.8 cGy),在臨床上可以接受。由于這些器官的DSC都相對較高,因此這種劑量偏差有可能來自樣本量相對較少。同時我們發(fā)現(xiàn)垂體的劑量偏差較大,差值大于500 cGy的頻次是所有OAR中最高的,這可能是由于垂體相對較低的DSC和較小的體積所導致的。其余OAR的劑量偏差普遍較低,且未發(fā)生超出推薦劑量限值范圍的情況。

Rooij等[21]曾研究11個自動勾畫OAR的劑量準確度,發(fā)現(xiàn)劑量偏差普遍可接受,然而與我們普遍發(fā)生于小體積OAR不同,其最大劑量偏差發(fā)生在頜下腺,這可能與他們的自動勾畫算法建模數(shù)據(jù)有關(guān),且他們的研究方法為分別在AD和MD設計兩套計劃,最后將兩套計劃在MD上評價劑量差異,然而這種方法并未能完全反映自動勾畫在計劃優(yōu)化中的直接應用。

4 結(jié)論

綜上所述,直接將Ua-Net的自動勾畫結(jié)果應用于計劃設計中時,總體安全可靠,但仍需關(guān)注部分小體積器官,如垂體、視交叉、視神經(jīng)等,在計劃設計前需對這些器官進行人工審查及修改,以避免發(fā)生劑量偏差現(xiàn)象。本研究的局限性在于,所有測試均在本科室內(nèi)部完成,在勾畫精度上可能存在一定主觀偏差,未來尚需多中心廣泛應用研究推廣。

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