本文關(guān)鍵詞：錐形束CT雙能成像方法研究

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【摘要】：背景和目的:錐形束CT(CBCT)可以獲得患者治療體位的容積圖像,用于患者在線校位和劑量計算,已廣泛應(yīng)用于圖像引導(dǎo)放射治療(IGRT)和自適應(yīng)放療(ART)中。然而,與扇形束CT(FBCT)相比,CBCT存在圖像差、對比度不足、散射和射線硬化偽影多等缺點。為了改善圖像質(zhì)量,提高基于CBCT劑量計算的準(zhǔn)確性,以及在分子水平上分解物質(zhì)成分,實現(xiàn)功能成像,本課題建立一套CBCT雙能成像方法,并進行一系列實驗評估這套方法的性能。材料和方法:CBCT系統(tǒng)使用醫(yī)科達Synergy加速器配置的XVI成像系統(tǒng),使用石墨(C)和鋁(A1)作為雙能成像的基材料。然后,雙能掃描不同厚度組合的基材料模體,建立雙能灰度投影(gH,gL)與基材料系數(shù)投影(B1,B2)的查找表。雙能成像時,采集高、低能雙能投影圖像(gH,gL),根據(jù)查找表由雙能投影圖像(gH,gL)求解出兩種基材料系數(shù)的投影圖像(B1,B2)反投影重建可以得到基材料系數(shù)的3D圖像(b1,b2);最后利用(b1,b2)可以計算得到電子密度圖像、有效原子序數(shù)圖像、物質(zhì)成分圖像等功能圖像。使用QCkV-1模體研究高、低能掃描條件與圖像質(zhì)量之間的關(guān)系,從而優(yōu)化選擇高、低能掃描條件。實驗測量雙能成像的輻射劑量、圖像質(zhì)量和劑量計算的準(zhǔn)確性,并與常規(guī)單能成像作對比;實驗檢驗雙能成像分解物質(zhì)成分的準(zhǔn)確性。輻射劑量使用標(biāo)準(zhǔn)的CT輻射劑量測量模體,評估指標(biāo)采用容積CT劑量指數(shù)(CTDIvol);圖像質(zhì)量分析使用Catphan503模體,具體量化指標(biāo)包括電子密度值的準(zhǔn)確性、高對比分辨率(MTF50%)、圖像均勻性和信噪比(SNR)等;分別使用頭頸部仿真人模體和腹部仿真人模體模擬一例鼻咽癌和一例前列腺癌放療計劃,計算劑量分布并使用全局3D伽馬算法與參考劑量分布進行比較,計算各個器官的平均伽馬值和伽馬通過率;使用雙能成分測量模體,利用雙能成像方法將其分解為水、脂類和蛋白質(zhì)三種成分,與理論值對比,檢驗方法的準(zhǔn)確性。另外,本課題還提出一種雙能線性混合成像方法,它直接使用圖像域CBCT三維圖像,計算高、低能圖像的最優(yōu)線性混合系數(shù),得到線性混合圖像,進而校正硬化,以提高組織相對電子密度值的準(zhǔn)確性。實驗使用Catphan模體、頭部模體和體部模體驗證該方法的準(zhǔn)確性。結(jié)果:70 kV16 mAs和120 kV8-12.8 mAs的雙能掃描條件較其它有更高的對比噪聲比、較低的噪聲和相當(dāng)?shù)目臻g分辨率,故選為雙能成像的掃描條件。在頭頸部和體部兩種掃描條件下,與常規(guī)單能CBCT相比,雙能CBCT的輻射劑量分別增加了1.0%和降低了 1.3%,雙能成像的輻射劑量與單能相當(dāng)。雙能CBCT可以得到更加準(zhǔn)確的電子密度值,平均偏差為0.03(頭頸部)和0.07(腹部),而單能CBCT的平均偏差為0.13和0.16。另外,雙能CBCT可以顯著改善圖像的均勻性(頭頸部:57.5%,腹部:30.1%)和信噪比(頭頸部:9.7%,腹部:2.3%),但對高對比分辨率并沒有影響。采用1%/1mm的判別標(biāo)準(zhǔn)分析3D劑量分布,雙能CBCT的通過率為99.0-100%(頭頸部)和 85.3-97.6%(腹部),優(yōu)于單能 CBCT(73.5-99.1%和 80.4-92.7%)。平均伽瑪值也顯示雙能CBCT可以改善整體劑量分布。物質(zhì)成分分解的結(jié)果顯示:對于水成分的分解,偏差平均值為1.4%,95%一致性界限為(-2.1%,5.9%);對于脂類成分的分解,偏差平均值為-0.8%,95%一致性界限為(-3.9%,2.2%);對于蛋白質(zhì)成分的分解,偏差平均值為-0.6%,95%一致性界限為(-3.3%,2.1%)。利用雙能線性混合成像方法,頭部和體部Catphan模體實驗得到的相對電子密度與參考值的相關(guān)系數(shù)分別為0.995和0.975,優(yōu)于單能CBCT(0.975和0.953)。結(jié)論:本課題建立了一套CBCT雙能成像方法,可以改善圖像質(zhì)量,提高劑量計算準(zhǔn)確性,較準(zhǔn)確地計算出物質(zhì)的成分組成,在自適應(yīng)放療中有很大的應(yīng)用價值。
【學(xué)位授予單位】：北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R730.44

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本文編號：1269763