北京大学肿瘤医院

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自动勾画靶区辅助放疗计划的制定

作者: 来源: 发布时间:2020-12-23

英国剑桥大学Oktay等报告,新的自动勾画模型的临床准确性可达到专家勾画的靶区差异水平,同时缩短了手动勾画的时间,这为放疗计划的变革创造了重大机遇。[JAMA Netw Open. 2020; 3(11): e2027426. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2020.27426]

个性化放疗计划取决于高质量地勾画靶肿瘤和危及器官(OAR),但该过程加剧了肿瘤医生的时间负担,且专家和机构间的靶区差异不同。为了探讨临床上可接受的自动勾画解决方案,该勾画解决方案可以被集成入现有工作流程中并被用在不同的放疗领域,该项质量改善研究使用了一个多中心影像数据集,包括来自8个不同临床中心的519例骨盆和242例头颈部的CT图像(前列腺癌或头颈癌患者)。阅片专家和放射肿瘤学家手动注释了15种不同的OAR。在数据集的子集上对模型进行了训练,以自动勾画OAR,并在内部和外部数据集上进行评估。主要终点为自动勾画解决方案在外部数据集的评估。

结果显示,519例骨盆CT图像者均为男性,其中390例(75%)为62~75岁;242例头颈部CT图像者中184例(76%)为男性,其中194例(80%)为50~73岁。在15种结构中,该模型可识别出13种靶区差异,例如左股骨(κ=0.982)和脑干(κ=0.806)的靶区差异达到了临床准确度水平;且在在内部和外部数据集中的靶区差异与专家阅片的一致性较好,例如内部和外部数据集的左股骨Dice评分均值分别为98.52%和98.04%(P=0.04)。测量10次头颈部和10次前列腺图像,自动勾画的校正时间平均值分别为4.98分/帧(95%CI 4.44~5.52分/帧)和3.40分/帧(95%CI 1.60~5.20分/帧)。为了确保临床上可接受的准确性,同部位扫描勾画时间分别为73.25分/帧(95%CI 68.68~77.82分/帧)和86.75分/帧(95%CI 75.21~92.29分/帧),时间缩短了93%。

(编译 马小妍)