三种智慧放疗计划预测模型的性能评价

目的比较三种智慧放疗计划预测模型的精度与泛化鲁棒性,为模型选择提供依据。方法收集45例前列腺癌和25例鼻咽癌临床放疗计划,运用Z、L、S模型预测前列腺癌中膀胱和直肠、鼻咽癌中左右腮腺的剂量体积直方图(DVH)。应用预测DVH与临床DVH曲线下面积的差别(|DVH预测-DVH临床|)评价预测误差,误差越小则预测精度越高。在单个危及器官(OAR)上比较3种预测模型的精度,并在不同OAR中计算各模型预测精度的标准差以评价和比较模型的泛化鲁棒性。结果对于膀胱和直肠,L模型的预测误差(0.114和0.163)显著大于Z和S模型(≤0.071,P<0.05);对于左腮腺,S模型的预测误差(0.033)与Z和L模型相近(≤0.025,P>0.05);对于右腮腺,S模型的预测误差(0.033)显著大于Z和L模型(≤0.028,P<0.05)。在不同OAR上,S模型的预测精度标准差比Z、L模型小(分别为0.016、0.018和0.060)。结论在前列腺癌膀胱和直肠的DVH预测中Z和S模型的精度较高,而在鼻咽癌左右腮腺中Z和L模型较高,在不同OAR上S模型的泛化鲁棒性相对较好。     

基于不同感受野的鼻咽癌靶区和危及器官自动分割网络研究

目的 研究基于不同感受野的鼻咽癌靶区和危及器官自动分割网络。方法 收集 100例鼻咽癌患者放疗数据,包含患者CT图像和医生勾画的靶区(GTV)和危及器官。随机选取 90例数据作为训练集,另 10例作为验证集。首先对图像进行中心裁剪、随机垂直翻转和旋转(-30°~30°)数据增强方式,输入至本文提出的MA_net网络进行训练,通过网络参数、浮点运算数、运行内存和Dice系数评估该网络性能;最后将其与当前主流的分割网络DeeplabV3+、PSP_net、UNet++、U_Net比较。结果 当输入图像为240×240时,MA_net网络参数分别为4个网络的23.20%、20.10%、25.55%和27.11%;其浮点运算数分别为4个网络的50.02%、19.86%、6.37%和13.44%;其运行内存分别为4个网络的40.63%、23.60%、11.58%和14.99%;GTV的分割结果显示MA_net的Dice系数比4个网络分别高出1.16%、2.28%、1.27%和3.59%;GTV与危及器官的分割结果显示MA_net的平均Dice系数比4个网络分别高出0.16%、1.37%、0.30%和0.97%。结论 相比于上述4个网络,MA_net参数少、运算浮点数低、运行内存小且Dice系数有所提升。     

垫高患侧固定方式在左侧乳腺癌术后放射治疗中的临床应用

目的 探讨左侧乳腺癌术后放射治疗中垫高患侧固定方式的可行性,用以降低危及器官(OAR)的受照射剂量。方法 收集50例左侧乳腺癌女性患者,随机分成观察组和对照组,每组25例。观察组患者选择垫高患侧的固定方式,对照组为平躺不垫高的固定方式。比较两组患者的摆位误差情况;比较两组患者治疗计划的靶区和OAR的剂量分布情况。结果 观察组和对照组的靶区和OAR体积大小无统计学差异。两组患者的摆位误差在左右、前后、上下(X、Y、Z)轴上,差异均无统计学意义(P>0.05)。两组患者的计划靶区(PTV)最小剂量(D_min)和平均剂量(D_mean)均达到医生要求,差异均无统计学意义(P>0.05)。观察组15例保乳患者中,心脏、右侧乳房、右侧肺和左侧肺的D_mean比对照组15例保乳患者D_mean分别低22.37、20.63、3.26和54.58 cGy,差异具有统计学意义(P值分别为0.039、0.041、0.025、0.036)。观察组10例乳腺切除患者心脏、右侧乳房、右侧肺和左侧肺的D_mean...