大图医疗rtStation软件自动勾画直肠癌患者膀胱结构的应用分析

大图医疗rtStation软件自动勾画直肠癌患者膀胱结构的应用分析

赵紫婷1a,秦伟1b,时飞跃1b,2,魏晓为1b,田书畅1a,吴倩倩1a,蒋红兵1a,3

1. 南京医科大学附属南京医院(南京市第一医院)a. 医疗设备处;b. 肿瘤放疗中心,江苏 南京 210006;2. 南京医科大学 医学物理研究中心,江苏 南京 210029;3. 南京市急救中心,江苏 南京 210003

[摘 要]目的 测试并定量分析大图医疗rtStation软件在直肠癌放疗患者定位CT图像中自动勾画膀胱结构的几何精度及相关影响因素。为该软件在临床的应用及其优化提供数据参考。方法 回顾性分析南京医科大学附属南京医院(南京市第一医院)于2017年3月至2019年10月收治的30例直肠癌放疗患者的定位CT图像,通过体积差异(ΔV%)、Dice相似性指数(Dice Similarity Coefficient,DSC)、质心偏差(Deviation of Centroid,DC)等指标,定量评估软件自动勾画与临床确认的器官轮廓在形状、体积、位置等方面的差异,并通过SPSS行统计学分析。结果 在30例患者的定位CT 图像中(仰卧位16例;俯卧位14例),两种勾画方式的DSC与膀胱充盈体积显著正相关。除3例膀胱充盈不足样本外,其余27例的DSC、ΔV%、DC分别为0.89±0.05,(-4.44±16.25)%,(0.22±0.17)cm,位置差异在x、y、z三个方向分别为(0.08±0.11)cm,(0.25±0.62)cm和(0.26±0.58)cm。30例膀胱结构的自动勾画时间为(47.3±6.8)s。结论 利用rtStation危及器官勾画工具,能够对定位CT图像中充盈良好的膀胱结构进行自动勾画,且在两种扫描体位中的勾画精度均接近人工勾画水平,表明该工具对体位变化具有较好鲁棒性,但对于充盈不足的膀胱结构有一定的局限性。

[关键词]放疗;直肠癌;危及器官;自动勾画;膀胱

引言

直肠癌是常见的恶性肿瘤之一,据中国2018年发布的肿瘤登记年报,全国直肠癌发病占比为9.74%,发病例数排位仅次于肺癌与胃癌[1]。直肠癌放射治疗已经成为直肠癌综合治疗的重要组成部分,在术前、术后应用广泛[2-3]。小肠是直肠癌放射治疗计划中的剂量限制器官,为防止过多小肠进入盆腔,保护膀胱及盆腔周围软组织,可采用不同体位(仰卧位、俯卧位、斜位)、充盈膀胱、运用有孔腹部定位装置等方法。膀胱自主充盈状态与排空状态相比能减少膀胱、小肠照射剂量[4],而在膀胱排空状态时可得到更好的重复性。因此,膀胱结构对于盆腔其他危及器官勾画与放射计划设计至关重要,而由于危及器官勾画过程耗时耗力,各种自动勾画工具应运而生。本研究测试并定量评估上海大图科技有限公司的放射治疗勾画工作站rtStation软件在直肠癌患者膀胱结构自动勾画结果的准确性。

1 材料与方法

1.1 自动勾画软件

rtStation是一款基于云架构的放疗医生工作站,通过云端计算,深度学习以及基于GPU的图像显示技术,为肿瘤放疗医生提供自动勾画、配准融合及剂量评估等工具。其自动勾画模块使用3D-Unet架构执行训练任务,建模数据来源于合作医院及网上公开数据集,支持头颈、胸腹部及盆腔等部位危及器官的自动勾画。其中,膀胱结构模型的内部验证结果为0.87。本研究使用rtStation 1.4.0,发布于2018年10月。

1.2 病例选择

选取本院于2017年3月至2019年10月已进行调强放射治疗(Intensity Modulated Radiation Therapy,IMRT)的30例直肠癌患者,依据ID号升序排列并编号。其中男性20例,女性10例,中位年龄66.5岁(34~86岁)。患者均由热塑体模固定,其中14人采用俯卧位行定位CT扫描,16人采用仰卧位。CT模拟定位机型号为西门子Sensation Open CT,扫描层厚5 mm,层间距5 mm。

1.3 数据采集

将放疗定位CT图像从Eclipse治疗计划系统导入至rtStation,通过危及器官勾画工具自动勾画患者膀胱结构,并逐例记录完成时间。将软件勾画生成的结构文件导出至Eclipse系统,从中采集自动与手动勾画膀胱结构的体积与位置数据,分析与比较两种勾画方式的差异。所有手动勾画的膀胱结构均已经过临床确认,为放疗医生依据《肿瘤放射治疗危及器官勾画》[5]中膀胱结构的解剖边界,在Eclipse系统中逐层勾画得到。统计学分析采用SPSS 20.0软件,P<0.05为差异有统计学意义。

1.4 评价指标

1.4.1 体积差异

,ΔV%绝对值越大,表明自动勾画与手动勾画结构体积相差越大。

1.4.2 Dice相似性指数

其中,V自动、V手动分别代表自动勾画与手动勾画的膀胱体积。Dice相似性指数(Dice Similarity Coefficient,DSC) 的值越大表示两个轮廓形状的相似性越高。当两结果完全重合时DSC=1,当两结构没有交叉时DSC=0。在图像重合度研究中, DSC>0.7代表两个结构重合度较好[6-7]

1.4.3 质心偏差

其中x自动和x手动分别代表自动和手动勾画结构的几何中心在x方向的坐标值,y和z方向依此类推。质心偏差(Deviation of Centroid,DC)反映两个结构的几何中心在三维空间上的位置偏移,数值越大表明两种勾画结果在空间位置的偏移越大[8-9]

2 结果

2.1 体积差异

30例膀胱结构的手动勾画体积如图1所示,不同体位用颜色加以区分。两种勾画方式的体积差异存在3例极大值分别对应编号为7、10、12的患者。排除后,其余27例的ΔV%为(-4.44±16.25)%,表明与手动勾画相比,自动勾画的膀胱体积偏小。

图1 30例膀胱结构的手动勾画体积

2.2 DSC结果

如图2所示,除编号为7、10、12的3例患者(DSC分别为0.13,0.38,0.41),其余27例直肠癌患者膀胱结构勾画的DSC值为(0.89±0.05),表明大多数样本的膀胱自动勾画结果与手动勾画形状一致性较好。对比膀胱体积图(图1),发现3例特殊值对应于较小的膀胱体积,且均为俯卧位图像。

图2 30例自动勾画与手动勾画膀胱结构的形状相似性

2.3 DC结果

自动与手动两种勾画方式在x、y、z三个方向上的差异分别为(0.25±0.92)、(0.28±0.63)、(0.34±0.66)cm,DC为(0.61±1.25)cm。两种体位的位置参数如表1所示。

表1 30例直肠癌患者膀胱结构的位置参数(±s,cm)

位置参数 仰卧位 俯卧位 总计Δx 0.42±1.26 0.06±0.04 0.25±0.92 Δy 0.44±0.83 0.10±0.09 0.28±0.63 Δz 0.53±0.87 0.13±0.10 0.34±0.66 DC 0.97±1.65 0.20±0.09 0.61±1.25

2.4 统计学分析

分析膀胱体积与DSC、ΔV%、DC的相关性,结果见表2。DSC与膀胱体积显著正相关,DC与膀胱体积显著负相关。去掉上述3例小膀胱体积样本后,对两种体位的DSC、ΔV%、DC行独立样本t检验,结果均无统计学差异(P>0.05)。结果列于表表3。说明自动勾画精度与膀胱充盈体积显著相关,在不同体位图像中无统计学差异。

表2 30例勾画结果与膀胱体积的相关性分析

评价指标 r值 P值DSC 0.48 <0.05 ΔV% -0.33 >0.05 DC -0.39 <0.05

3 讨论

放射治疗已成为直肠癌综合治疗的重要手段。IMRT相对传统放疗技术,能够在改善肿瘤靶区内放射剂量分布的同时降低周围危及器官的照射剂量,在当前临床应用中占据主导地位[10]。靶区勾画是实施直肠癌调强放疗过程中的重要组成部分,医生在放疗计划设计过程中需要严格勾画临床靶区和相关危及器官轮廓,以保证在肿瘤靶区精确照射的前提下,最大限度保护周边危及器官。然而,手动勾画不仅耗时耗力,还受临床医生的经验和影像质量等主观及客观因素的影响。此外,由于膀胱、小肠等危及器官及肿瘤在分次治疗间的形态和空间位置变化,使得调强放疗带来的精确剂量分布并不能免除实际疗效的不确定性。自适应放射治疗[11]可以解决上述问题,但在放射治疗分次间多次定位、准确勾画靶区及危及器官、修改治疗计划等要求,大大加重了医生的工作负荷。此外,直肠癌调强放疗时,为确保摆位的可重复性,患者可采用仰卧位体模固定,采用俯卧位腹板固定可减少肠道的照射。实际临床应用中会根据患者实际需求选择合适的固定体位,这就需要软件能够满足不同体位图像的勾画需求。

表3 27例直肠癌患者膀胱结构勾画结果(±s

评价指标 仰卧位 俯卧位 t值 P值 总计手动勾画体积/cm3 390.32±218.80 432.33±289.50 -0.18 0.86 407.43±245.55自动勾画体积/cm3 358.12±177.61 398.53±271.69 -0.43 0.67 374.59±216.79 ΔV%/cm3 -3.35±16.76 -6.03±16.15 -1.09 0.29 -4.44±16.25 DSC 0.90±0.04 0.88±0.06 1.43 0.16 0.89±0.05 DC/cm 0.19±0.10 0.26±0.24 -1.44 0.16 0.22±0.17勾画时间/s 45.6±6.1 49.7±7.3 -1.30 0.20 47.3±6.8

临床的迫切需求使得危及器官和靶区自动勾画成为研究热点。目前市场上已出现多种可以实现自动勾画功能的商用软件,包括ABAS,MIM maestrover, Raysation,iPlan[12],OnQ[13],VelocityAI等。国内外对此进行的相关研究多围绕图谱库构建方式对勾画结果的影响[14-16]、自动勾画软件在各部位不同危及器官中的表现[17]、自动勾画软件之间的比较[18]、轮廓勾画结果对剂量的影响[19]等。本文通过自动勾画与人工勾画结果在体积、形状、位置三个方面的差异,定量评估rtStation软件自动勾画直肠癌患者膀胱结构的几何精度,并分析导致个别结果较差的因素。通过比较该软件在两种体位图像中的勾画结果,发现DSC与膀胱充盈体积显著正相关,且在不同体位图像中无统计学差异。排除膀胱充盈不足病例后,自动勾画与手动勾画结果的一致性较好,体积差异为(-4.44±16.25)%,DSC值为(0.89±0.05),DC为(0.22±0.17) cm。因此,在膀胱充盈良好的情况下,使用该软件能获得接近人工的勾画精度。

综上所述,在临床应用中,对于此类有膀胱充盈需求的盆腔照射放疗计划设计,该自动勾画工具能够起到一定的辅助作用,且对于仰卧与俯卧两种固定体位的患者均可达到较高的勾画精度,但在使用时需要保证膀胱充盈。虽然自动勾画结果仍需要部分修改才能满足临床要求,但相比我院医生手动勾画膀胱结构所需时间(平均每个病例约340 s),自动勾画软件可减少约86.1%的工作时间,应用前景较好。

[参考文献]

[1]陈万青,孙可欣,郑荣寿,等.2014年中国分地区恶性肿瘤发病和死亡分析[J].中国肿瘤,2018,27(1):1-14.

[2]Cammà C,Giunta M,Fiorica F,et al.Preoperative radiotherapy for resectable rectal cancer[J].JAMA,2000,284(8):1008.

[3]Krook JE,Moertel CG,Gunderson LL,et al.Effective surgical adjuvant therapy for high-risk rectal carcinoma[J].N Engl J Med,1991,324(11):709-715.

[4]Kim TH,Kim DY,Cho KH,et al.Comparative analysis of the effects of belly board and bladder distension in postoperative radiotherapy of rectal cancer patients[J].Strahlenther Onkol,2005,181(9):601-605.

[5]塞法罗.肿瘤放射治疗危及器官勾画[M].天津:天津科技翻译出版公司,2014.

[6]Valentini V,Boldrini L,Damiani A,et al.Recommendations on how to establish evidence from auto-segmentation software in radiotherapy[J].Radiother Oncol,2014,112(3):317-320.

[7]Eldesoky AR,Yates ES,Nyeng TB,et al.Internal and external validation of an ESTRO delineation guideline-dependent automated segmentation tool for loco-regional radiation therapy of early breast cancer[J].Radiother Oncol,2016,121(3):424-430.

[8]Mariangela LM,Francesco F,Maurizio A,et al.Systematic evaluation of three different commercial software solutions for automatic segmentation for adaptive therapy in head-and-neck,prostate and pleural cancer[J].Radiat Oncol,2012,7(1):160.

[9]王金媛,徐寿平,刘博,等.定量评价Atlas模板库病例数目对宫颈癌危及器官自动勾画的影响[J].中国医学物理学杂志,2019,(7):760-764.

[10]Mell LK,Roeske JC,Mundt AJ.A survey of intensitymodulated radiation therapy use in the United States[J].Cancer,2003,98(1):204-211.

[11]Yan D,Lockman D,Brabbins D,et al.An off-line strategy for constructing a patient-specific planning target volume in adaptive treatment process for prostate cancer[J].Int J Radiat Oncol Biol Phys,2000,48(1):289-302.

[12]Geraghty JP,Grogan G,Ebert MA.Automatic segmentation of male pelvic anatomy on computed tomography images:a comparison with multiple observers in the context of a multicentre clinical trial[J].Radiati Oncol,2013,8(1):106.

[13]张艺宝,吴昊,李莎,等.临床前验证与几何对比分析基于图谱库的危及器官自动勾画[J].中国医学物理学杂志,2015,32(6): 761-767.

[14]孙宇晨,张晓智,李毅.自动轮廓勾画软件构建图谱库在宫颈癌放疗中应用探讨[J].中华放射肿瘤学杂志,2017,26(10):1167-1172.

[15]Tao CJ,Yi JL,ChenNY,et al.Multi-subject atlas-based autosegmentation reduces interobserver variation and improves dosimetric parameter consistency for organs at risk in nasopharyngeal carcinoma: a multi-institution clinical study[J].Radiot Oncol,2015,115(3):407-411.

[16]谷珊珊,田娟秀,王运来,等.基于MIM软件模版数据库的病例数对危及器官自动勾画的探讨[J].中国医学装备,2018, 15(3):1-4.

[17]单书灿,邱杰,全红,等.自动勾画软件对鼻咽癌靶区和危及器官勾画结果对比分析[J].中国医学装备,2015,(7):39-42.

[18]葛迦,宁丽华,严森祥,等.两种软件Smart Segmentation与MIM Atlas自动勾画鼻咽癌危及器官的准确性研究[J].中华放射医学与防护杂志,2019,39(9):668-672.

[19]Nelms BE,Wolfgang AT,Robinson G,et al.Variations in the contouring of organs at risk: test case from a patient with oropharyngeal cancer[J].Int J Radiat Oncol Biol Phys,2012,82(1):368-378.

Application Analysis of rtStation Software: Automatic Contouring of Bladder Structures in Patients with Rectal Cancer

ZHAO Ziting1a, QIN Wei1b, SHI Feiyue1b,2, WEI Xiaowei1b, TIAN Shuchang1a, WU Qianqian1a, JIANG Hongbing1a,3

1. a. Department of Medical Equipment; b. Radiation Therapy Center, Nanjing First Hospital, Nanjing Medical University, Nanjing Jiangsu 210006, China;2. Center of Medical Physics with Nanjing Medical University, Nanjing Jiangsu 210029, China; 3. Nanjing Emergency Medical Center, Nanjing Jiangsu 210003, China

Abstract:Objective To test and quantitatively analyze the geometric accuracy and related influencing factors of the bladder structure automatically drawn by rtStation, a software of DaTu Medical Technology Co., Ltd, in CT images of rectal cancer patients,and to provide data reference for clinical application and optimization of the automatic delineation software. Methods A total of 30 cases of rectal cancer patients treated in Nanjing First Hospital, Nanjing Medical University, from March 2017 to October 2019 were analyzed retrospectively based on the index including the differences in volume (ΔV%), dice similarity coefficient (DSC), Deviation of Centroid (DC). Quantitative evaluation software was used to automatically draw and clinically confirm the differences in the shape,volume, position and other aspects of the organ contour, and SPSS was used for statistical analysis. Results In the 30 cases (16 cases in supine position; 14 cases in prone position), DSC of the two sketching methods was significantly correlated with bladder filling volume. Besides 3 cases with insufficient bladder filling, for the remaining 27 cases, their DSC, ΔV% and DC were 0.89±0.05,(-4.44±16.25) % and (0.22±0.17) cm. The position difference in x, y and z directions was (0.08±0.11) cm, (0.25±0.62) cm and(0.26±0.58) cm. The automatic delineation time of 30 bladder structures was (47.3±6.8) s. Conclusion Using rtStation automatic delineation tool, the bladder structure with good filling can be automatically delineated in the positioning CT image, and the accuracy of delineation in both scanning positions is close to the level of manual delineation, indicating that the tool has good robustness robustness to the varieties of body position, but it has certain limitations for the bladder structure with insufficient filling.

Key words:radiotherapy; rectal cancer; organ at risk; automatic delineation; bladder

收稿日期:2020-03-10

基金项目:国家自然科学基金面上项目(81773240);江苏省自然科学基金面上项目(BK20181118);南京医科大学科技发展基金(NMUB2018338)。

通信作者:蒋红兵,研究员级高级工程师,主要研究方向为医疗仪器与器械。

通信作者邮箱:cmdjhb@126.com

[中图分类号]R735.37

[文献标识码]A

doi:10.3969/j.issn.1674-1633.2020.12.010

[文章编号]1674-1633(2020)12-0037-04

本文编辑 皮志超