对肺部细分方法对四维计算机断层扫描通风成像使用大型患者数据库的影响的系统评估

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 辐射瘤学 辐射瘤学
• 计算生物学 计算生物学

背景情况:

• 四维计算机断层扫描 (4DCT) 透气成像是一种用于功能回避放射治疗的新技术.
• 精确的肺部细分对于生成可靠的4DCT通风图像至关重要.
• 评估不同肺部细分方法对于了解它们对图像质量和临床实用性的影响至关重要.

研究的目的:

• 量化评估4DCT通风成像对不同肺部细分技术的敏感性.
• 为了比较手动,标准临床和基于AI的肺部细分方法的性能.
• 为了确定细分变异对功能回避辐射疗法规划的影响.

主要方法:

• 利用两个机构350名患者的4DCT数据.
• 使用手动细分 (Lung-Manual),标准临床轮 (Lung-RadOnc) 和基于AI的轮 (Lung-AI) 来生成肺部轮.
• 与细分精度 (表面DSC),4DCT-通风相关性和剂量测量终点 (fV20[%]) 的比较.

主要成果:

• 基于AI的细分 (Lung-AI) 与手动细分 (表面DSC:0.86 ± 0.04) 与标准轮 (表面DSC:0.40 ± 0.06) 相比,具有很高的相似性.
• 使用Lung-AI生成的4DCT通风图像与手动方法 (0.85 ± 0.14) 与标准轮 (0.48 ± 0.14) 有很强的相关性.
• 剂量测量分析显示,基于AI的细分 (0.3%±0.5%) 的fV20[%]差异很小,而标准轮 (2.5%±4.1%) 的差异很大.

结论:

• 标准肺部轮在4DCT通风图像中引入了显著的变化.
• 基于人工智能的肺部细分提供了与手动方法相似的结果,提高了4DCT通风的可靠性.
• 本研究描述了细分敏感性,并提供了将4DCT通风有效地集成到临床工作流程中的方法.