【摘要】：腫瘤放射治療是目前癌癥治療的主要手段之一,其關(guān)鍵目的是在確保靶區(qū)達(dá)到處方劑量的同時(shí),盡可能的降低周圍正常組織的劑量沉積。劑量學(xué)驗(yàn)證是當(dāng)前臨床放療技術(shù)質(zhì)量控制與質(zhì)量審核的主要方式。但放療計(jì)劃的質(zhì)量受限于計(jì)劃設(shè)計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)累積,計(jì)劃質(zhì)量的一致性難以保證。同時(shí),臨床計(jì)劃多服從于統(tǒng)一的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn),不能為患者提供個(gè)體化的治療計(jì)劃。而研究表明,通過建模學(xué)習(xí)患者解剖結(jié)構(gòu)對劑量沉積的影響,可以在計(jì)劃設(shè)計(jì)之前預(yù)測新患者的劑量信息,為劑量學(xué)驗(yàn)證和質(zhì)量控制提供標(biāo)準(zhǔn),滿足患者的個(gè)體化特異性需求,同時(shí)為放療自動化提供基礎(chǔ)。本文首先深入分析了現(xiàn)有的劑量學(xué)特征預(yù)測的方法,分別討論了現(xiàn)有方法下對危及器官劑量學(xué)指征項(xiàng)預(yù)測,DVH預(yù)測,三維劑量分布預(yù)測等不同預(yù)測目標(biāo)的實(shí)驗(yàn)思路并分析其優(yōu)劣性。上述預(yù)測方法中,劑量學(xué)指征項(xiàng)和DVH為壓縮的劑量學(xué)特征,包含的信息并不全面,不能滿足某些腫瘤類型對三維劑量分布的臨床需求,需要對信息包含更全面的三維劑量分布進(jìn)行預(yù)測。因此,本文基于現(xiàn)有的通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對單個(gè)危及器官進(jìn)行三維劑量預(yù)測的方法,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)中多任務(wù)學(xué)習(xí)方法,提出了一種單模多器官的三維劑量預(yù)測方法。該方法考慮危及器官之間的關(guān)系,并行構(gòu)建多器官間幾何解剖結(jié)構(gòu)與三維劑量分布的關(guān)聯(lián)模型。相較于對單個(gè)危及器官建立預(yù)測模型,該方法可以同時(shí)對多個(gè)危及器官建立預(yù)測模型。同時(shí),針對單模多器官模型還需要進(jìn)行人工特征提取從而可能造成重要信息丟失的缺陷,本文還提出了一種基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的三維劑量分布預(yù)測模型。該模型基于U-net網(wǎng)絡(luò)和densenet網(wǎng)絡(luò)搭建而成,可以直接從患者的結(jié)構(gòu)分布輪廓圖中學(xué)習(xí)到幾何結(jié)構(gòu)分布與對應(yīng)三維劑量分布的關(guān)系,從而預(yù)測整個(gè)照射范圍內(nèi)的劑量分布。為驗(yàn)證單模多器官劑量預(yù)測方法,實(shí)驗(yàn)收集了 15例鼻咽癌的MRT計(jì)劃,并提取了危及器官體素與靶區(qū),其他相關(guān)危及器官以及治療計(jì)劃間的相關(guān)信息,對腦干,左右腮腺,脊髓建立單模多器官的劑量預(yù)測模型。并與團(tuán)隊(duì)驗(yàn)證過的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單器官預(yù)測模型和進(jìn)行比對分析。5例測試集的測試結(jié)果顯示,多任務(wù)模型的預(yù)測精度更高,誤差更小。其中脊髓、腦干、左右腮腺的平均體素相對處方劑量的百分平均誤差分別為2.01%±0.0249、2.65%±0.0214、2.45%±0.0217和2.55%±0.0216。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相較于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單模單器官,多任務(wù)模型的預(yù)測結(jié)果精度更高。為了驗(yàn)證深度卷積網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法,實(shí)驗(yàn)收集了37例IMRT鼻咽癌數(shù)據(jù),搭建深度卷積網(wǎng)絡(luò)模型,提取感興趣區(qū)域輪廓結(jié)構(gòu)圖作為訓(xùn)練輸入,訓(xùn)練劑量預(yù)測模型。5例測試集的測試結(jié)果顯示,該模型預(yù)測誤差小,DVH圖和三維分布圖的擬合程度高,所有體素點(diǎn)相對處方劑量的百分平均誤差為2.36%±0.0214,其中脊髓、腦干、腮腺和靶區(qū)的平均誤差分別為2.04%±0.0154、2.56%±0.0226、2.07%±0.0188和1.27%±0.10。綜上所述,本文首先提出了一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的單模多器官三維劑量預(yù)測模型,并在此基礎(chǔ)上針對存在問題提出了基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的三維劑量預(yù)測模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明兩種模型預(yù)測精度都較高,且各有優(yōu)劣。
【圖文】：

逡逑如果體素處于ＰＴＶ內(nèi)部則為負(fù)值，表示重疊，如圖２－１所示。在該預(yù)測模型中，逡逑每個(gè)危及器官的ＤＴＨ圖和ＰＴＶ，ＯＡＲ的體積共同構(gòu)成需要的解剖結(jié)構(gòu)信息作逡逑為模型訓(xùn)練的輸入，對應(yīng)的ＤＶＨ作為模型訓(xùn)練的輸出。逡逑每一個(gè)危及器官的ＤＴＨ曲線和ＤＶＨ曲線都通過５０個(gè)采樣點(diǎn)來表示，從而逡逑變?yōu)榱隋澹担熬S的特征空間。為了提高特征之間的共線性作者使用了主成分分析法逡逑ＰＣＡ來將每個(gè)危及器官的特征空間降到相同的低維度，并得到一個(gè)特征轉(zhuǎn)換矩逡逑陣。之后通過支持向量機(jī)來學(xué)習(xí)患者幾何結(jié)構(gòu)與ＤＶＨ之間的關(guān)系【２１１。對于一個(gè)逡逑新的患者，只要輸入轉(zhuǎn)換后的ＤＴＨ，邋ＰＴＶ和該ＯＡＲ的體積就可以得到對應(yīng)的逡逑ＤＶＨ。該方法共收集了邋２１２個(gè)臨床前列腺腫瘤計(jì)劃，其中１９８個(gè)用來做訓(xùn)練，逡逑其余的１４個(gè)用來做驗(yàn)證，，分別針對膀胱和直腸訓(xùn)練了邋ＤＶＨ預(yù)測模型，其預(yù)測逡逑效果良好。逡逑圖２－１器官結(jié)構(gòu)與距離分布展示逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋２－１邋Ｏｒｇａｎ邋ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋ａｎｄ邋ｄｉｓｔａｎｃｅ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ逡逑２．１．３基于核密度函數(shù)的ＤＶＨ預(yù)測方法逡逑基于核密度的ＤＶＨ預(yù)測方法由Ｓｋａｒｐｍａｎ等人［１３】提出的

問代表NB的體積，ｄ（ｐ，：0表示體素；７與ｒ的表面間的距離，雨代表與逡逑耙區(qū)ｒ表面距離ｄ（ｐ，Ｔ）在范圍［ｒ，（ｒ邋＋邋ｄｒ）］內(nèi)的ｐ的合集，ｄｒ是距離單元。其中逡逑為負(fù)值時(shí)，代表體素處于靶區(qū)內(nèi)部。如圖２－２所示，展示了危及器官和逡逑ＰＴＶ的結(jié)構(gòu)關(guān)系和該危及器官的ｄＤＴＨ。從０ＡＲ與ＰＴＶ相連（距離為０）的體逡逑素開始向兩邊依據(jù)自定義的ｄｒ的大小擴(kuò)散，然后代入公式（２－５）中計(jì)算ｄＤＴＨ。逡逑１０逡逑
【學(xué)位授予單位】：南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R730.55;TP242

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本文編號：2708380