简介：摘要目的采用刚性配准和形变配准方法获得大体积非小细胞肺癌(NSCLC) IMRT中靶区和危及器官(OAR)的累加剂量，并与初次计划的剂量进行比较。方法选择30例采用IMRT的大体积NSCLC患者，每位患者分别在放疗前和放疗20分次时进行4DCT模拟定位，基于初次4DCT的平均密度投影CT1-avg制定放疗计划为Plan1，基于二次4DCT的平均密度投影CT2-avg修改放疗计划为Plan2，分别采用刚性配准和形变配准方法将两次计划进行剂量累加得到Plan刚性和Plan形变。比较初次定位和二次定位之间大体肿瘤体积(GTV，以吸气末时相图像CT50%上的勾画为准)和OAR (OAR，以平均密度投影图像CTavg上的勾画为准)的体积变化，以及Plan2、Plan刚性、Plan形变的剂量体积指标相比Plan1的差异。结果二次定位和初次定位相比，GTV、心脏体积分别缩小44.2%、5.5%，患侧肺、健侧肺、全肺体积分别增大5.2%、6.2%、5.8%(P<0.05)；对于内GTV (IGTV，10个4DCT时相的GTV融合而来)和计划靶体积(PTV)的D95%、D98%、V100%，Plan2与Plan1相近(P>0.05)，Plan刚性、Plan形变较Plan1均略有下降(P<0.05)；对于脊髓、心脏、患侧肺、双肺剂量，Plan2、Plan刚性、Plan形变较Plan1均降低(P<0.05)，其中心脏V30Gy和Dmean分别降低27.3%、16.5%、15.3%和15.2%、6.6%、5.6%，双肺V20Gy和Dmean分别降低15.6%、4.5%、3.7%和15.7%、6.2%、5.1%；Plan形变的IGTV和PTV的D95%、D98%，心脏V40Gy，患侧肺和全肺的V20Gy、Dmean高于Plan刚性(P<0.05)。形变配准后OAR相似指数明显高于刚性配准(P<0.05)。结论Plan2中OAR剂量体积指标相比Plan1差别很大，因此它们在预测OAR放射性损伤方面均有较大偏差，而形变配准得到的剂量体积指标可以提高预测精度。

简介：摘要目的应用影像组学技术结合心电门控4DCT强化扫描图像，量化分析左心室肌CT影像组学特征在心动周期中的变化情况，为基于心电门控4DCT进行心脏功能动态评估提供可行方法。方法将14例患者的4DCT强化扫描图像以心动周期5%为间隔，重建0%～95% 20个时相的图像。分别在单个时相勾画左心室肌(LVM)，并在左心室心腔造影剂充盈完好区域勾画直径为13 mm的球体[心腔感兴趣区(ROI)]。利用3DSlicer软件对所有勾画的92个特征进行提取，分析CT值在心腔ROI和LVM上的分布情况，基于心腔ROI进行初步筛选(单因素方差分析)得到稳定特征，再利用稳定特征对LVM进一步筛选(单因素方差分析)得到有差异特征，然后采用Wilcoxon秩和检验量化分析特征在心跳周期中随心跳的变化情况。结果心跳周期中心腔ROI的平均CT值变化率小于LVM，变化率分别为9.23%、17.88%。有36个稳定特征在心腔ROI上差异均无统计学意义(P>0.05)；在36个稳定特征中，对LVM分析得到20个差异有统计学意义的特征(F＝1.641～6.206，P<0.05)，且平均变化率达到98.63%，其中Firstorder矩阵：中值(-103.96%)、均值(123.67%)；GLDM矩阵：灰度非均匀性(99.81%)等变化率达到了99%以上，且不同心动周期中的最大值、最小值之间的差异均具有统计学意义(Z＝-3.921～-3.173，P<0.05)。结论通过结合影像组学技术和心电门控4DCT强化扫描图像可以放大心动周期中CT图像的微观变化，可为左心室肌功能的变化评估提供一个新方法，Firstorder矩阵的均值等特征更具应用潜力。

简介：摘要目的建立不同CT扫描时相图像鉴别非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer，NSCLC)纵隔淋巴结的影像组学模型，并探讨不同模型的诊断效能。方法回顾性分析86例NSCLC患者的术前CT图像，所有患者均行平扫期、动脉期和静脉期CT扫描。选取231枚纵隔淋巴结为研究对象，将2015年1月—2017年6月入组的163枚淋巴结作为训练组，2017年7月—2018年6月入组的68枚淋巴结作为验证组。分别在三时相图像上勾画感兴趣区域(regions of interest，ROI)，每个ROI提取841个影像特征，使用LASSO算法筛选特征，基于各时相CT影像组学特征和两不同时相CT影像组学特征的差值建立模型。比较不同模型的受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic，ROC)下面积(AUC值)、敏感性、特异性、准确度、阳性预测值和阴性预测值的差异。结果共建立6个模型，其AUC值均>0.800。平扫期CT模型具有最优的鉴别效能，其训练组的AUC值、特异性、准确度、阳性预测值分别为0.926、0.860、0.871、0.906，验证组的AUC值、特异性、准确度、阳性预测值分别为0.925、0.769、0.882、0.870，均高于其他模型。平扫和静脉期CT图像联合动脉期CT图像之后，训练组的敏感性、阴性预测值分别从0.879、0.821和0.919、0.789提高到0.949、0.878和0.979、0.900。结论CT各时相影像组学模型均可用于辅助临床诊断淋巴结。平扫CT影像组学模型的AUC值最高，而联合动脉期CT图像可提高模型的敏感度及阴性预测值。