基于深度学习的放疗脑肿瘤靶区自动勾画方法研究
发布时间：2021-12-31 06:10
肿瘤严重危害居民的健康,而脑部胶质瘤更是作为一种常见的对患者生命造成威胁的恶性脑肿瘤。作为脑肿瘤主要的辅助诊疗方法-磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）,因其丰富的诊断信息为脑肿瘤的诊断和治疗提供了重要帮助。在肿瘤放疗计划中,精确的放疗计划是保证患者准确治疗的前提,靶区勾画在放疗计划中起着关键作用。从多模式MRI图像中对脑肿瘤目标靶区和不同的脑肿瘤子区域进行靶区勾画,可为放疗方案的制定提供重要信息。传统上使用手动分割方法既耗时,又取决于医师的经验。深度学习（Deep learning）之卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）表现优异,因此为脑肿瘤的自动和准确勾画带来了更多的思路。本文工作作为肿瘤放射治疗系统的预工作-肿瘤靶区自动勾画,为精确放疗剂量计算与优化提供了基础,从而能够更好地实施优质的放疗计划。通过建立深度学习模型而进行的自动靶区勾画,可以更好的帮助放疗计划的实施。不同于自然图像,MRI脑肿瘤具有形状多样且多变、结构复杂、位置不稳定、脑部组织灰度不均匀以及在不同患者之间存在非常大的差异性等特点,因此...
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
中国发病率前十的癌种[1]
?D重建，利用与肿瘤靶区相同的光束形状在不同的光方向上治疗肿瘤部位，有效且准确地增加了肿瘤区域的剂量，以达到消灭肿瘤细胞的目标。如果不能精准对肿瘤靶区进行勾画，则肿瘤靶区的剂量计算就会出现误差，肿瘤周围的正常组织和器官也会可能受到损害，从而造成严重的放疗并发后遗症。因此，在放疗实施过程中，肿瘤靶区确定是首要且关键的步骤，从而看出精确的肿瘤靶区勾画的重要性、必要性。1.2.2肿瘤靶区精确勾画的困难放疗靶区主要由肿瘤总体积(GTV)、临床靶体积(CTV)、内靶体积(ITV)、计划靶体积(PTV)三部分组成，见图1.2[9]。GTV指肿瘤的临床病变区域，即全身检查可确定的肿瘤病变区域；CTV指肿瘤目标区域、亚临床病灶和肿瘤潜在浸润区；PTV是指把到照射器官的运动、摆位及体位的误差因素都考虑在内的情况下，在临床靶区以外的放大区域；ITV指靶区移动（如呼吸运动）的靶体积。图1.2各个靶区的示意图[9]Fig1.2Schematicdiagramofeachtargetarea[9]目前临床中勾画肿瘤的手段主要是医生根据自身经验在病人的解剖图像中手动勾勒出肿瘤轮廓，以便制定后续的放疗计划。脑肿瘤具有形状多样且多变、结构复杂、位置不稳定、脑部组织灰度不均匀以及在不同患者之间存在非常大的差异性等特点，给人工勾画脑肿瘤靶区造成了许多实际困难。所以，对于许多医生和专家来讲，精确勾画肿瘤中的各种病理组织，勾画完整肿瘤形状变得十分复杂而又耗时，而且分割效果还会受到医生经验的主观影响。在本质上，肿瘤放疗靶区勾画属于图像分割。因此，采用深度学习领域的图像分割理论和方法，为肿
瘟普锒系囊恢质?段。继CT后，MRI成为一项新的可以根据组织形态学去诊断疾病的成像技术。自20世纪70年代末以来，MRI已被应用于临床诊断。MRI还被用来几乎对身体的每个系统的不同疾病进行辅助诊断。2.1MRI成像的物理原理由原子核物理学知识表明，电子绕原子核运动，存在电子自旋运动。由原子核的自旋运动产生原子核中质子和中子的自旋角动量，质子和中子的自旋角动量总和与原子核的总自旋角动量相等(如图2-1所示)。当质子数和中子数不都为偶数时，原子核总自旋角动量恒不为零，这也是NMR现象发生的前提条件。图2.1原子核子磁场效应示意图[37]Fig2.1Schematicdiagramofmagneticfieldeffectofatomicnucleus[37]原子核带正电，因此旋转时会产生核磁矩。设外部静磁场强度为B0。由于磁矩和动量矩同时受到外部磁场磁矩的影响，因此核磁矩将遵循外部磁场的方向，以进行拉莫尔进动。核矩的拉莫尔频率ω0如式（2-1）所示：ω0=γB0(2-1)其中γ是旋磁比常数，B0是外磁场强度。由式（2-1）知，外磁场中的核磁
【参考文献】：
期刊论文
[1]动态调强精准放射治疗计划系统KylinRay-IMRT的研发及验证[J]. 吴宜灿,曹瑞芬,胡丽琴,龙鹏程,贾婧,郑华庆,宋钢,宋婧,何桃,程梦云,汪冬,汪晖,江河,赵锦波,王永亮,金雏凤,FDS团队. 中国医疗器械杂志. 2018(01)
[2]MRI引导放射治疗研究进展[J]. 邵雨卉,付杰. 中国医学计算机成像杂志. 2016(05)
[3]肿瘤放射治疗的历史与发展[J]. 李晔雄,汪华. 中国肿瘤. 2008(09)
[4]18F FDG PET/CT对恶性肿瘤放射治疗方法的影响[J]. 于金明,范廷勇,邢力刚,李建彬,付政,孙晓蓉. 中国肿瘤临床. 2005(12)
[5]神经网络——通信及其保密通信领域的新技术[J]. 王晓鸣. 通信技术与发展. 1994(06)
硕士论文
[1]MRI去噪及分割算法研究[D]. 黄学优.浙江师范大学 2016
本文编号：3559761
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
中国发病率前十的癌种[1]
?D重建，利用与肿瘤靶区相同的光束形状在不同的光方向上治疗肿瘤部位，有效且准确地增加了肿瘤区域的剂量，以达到消灭肿瘤细胞的目标。如果不能精准对肿瘤靶区进行勾画，则肿瘤靶区的剂量计算就会出现误差，肿瘤周围的正常组织和器官也会可能受到损害，从而造成严重的放疗并发后遗症。因此，在放疗实施过程中，肿瘤靶区确定是首要且关键的步骤，从而看出精确的肿瘤靶区勾画的重要性、必要性。1.2.2肿瘤靶区精确勾画的困难放疗靶区主要由肿瘤总体积(GTV)、临床靶体积(CTV)、内靶体积(ITV)、计划靶体积(PTV)三部分组成，见图1.2[9]。GTV指肿瘤的临床病变区域，即全身检查可确定的肿瘤病变区域；CTV指肿瘤目标区域、亚临床病灶和肿瘤潜在浸润区；PTV是指把到照射器官的运动、摆位及体位的误差因素都考虑在内的情况下，在临床靶区以外的放大区域；ITV指靶区移动（如呼吸运动）的靶体积。图1.2各个靶区的示意图[9]Fig1.2Schematicdiagramofeachtargetarea[9]目前临床中勾画肿瘤的手段主要是医生根据自身经验在病人的解剖图像中手动勾勒出肿瘤轮廓，以便制定后续的放疗计划。脑肿瘤具有形状多样且多变、结构复杂、位置不稳定、脑部组织灰度不均匀以及在不同患者之间存在非常大的差异性等特点，给人工勾画脑肿瘤靶区造成了许多实际困难。所以，对于许多医生和专家来讲，精确勾画肿瘤中的各种病理组织，勾画完整肿瘤形状变得十分复杂而又耗时，而且分割效果还会受到医生经验的主观影响。在本质上，肿瘤放疗靶区勾画属于图像分割。因此，采用深度学习领域的图像分割理论和方法，为肿
瘟普锒系囊恢质?段。继CT后，MRI成为一项新的可以根据组织形态学去诊断疾病的成像技术。自20世纪70年代末以来，MRI已被应用于临床诊断。MRI还被用来几乎对身体的每个系统的不同疾病进行辅助诊断。2.1MRI成像的物理原理由原子核物理学知识表明，电子绕原子核运动，存在电子自旋运动。由原子核的自旋运动产生原子核中质子和中子的自旋角动量，质子和中子的自旋角动量总和与原子核的总自旋角动量相等(如图2-1所示)。当质子数和中子数不都为偶数时，原子核总自旋角动量恒不为零，这也是NMR现象发生的前提条件。图2.1原子核子磁场效应示意图[37]Fig2.1Schematicdiagramofmagneticfieldeffectofatomicnucleus[37]原子核带正电，因此旋转时会产生核磁矩。设外部静磁场强度为B0。由于磁矩和动量矩同时受到外部磁场磁矩的影响，因此核磁矩将遵循外部磁场的方向，以进行拉莫尔进动。核矩的拉莫尔频率ω0如式（2-1）所示：ω0=γB0(2-1)其中γ是旋磁比常数，B0是外磁场强度。由式（2-1）知，外磁场中的核磁
【参考文献】：
期刊论文
[1]动态调强精准放射治疗计划系统KylinRay-IMRT的研发及验证[J]. 吴宜灿,曹瑞芬,胡丽琴,龙鹏程,贾婧,郑华庆,宋钢,宋婧,何桃,程梦云,汪冬,汪晖,江河,赵锦波,王永亮,金雏凤,FDS团队. 中国医疗器械杂志. 2018(01)
[2]MRI引导放射治疗研究进展[J]. 邵雨卉,付杰. 中国医学计算机成像杂志. 2016(05)
[3]肿瘤放射治疗的历史与发展[J]. 李晔雄,汪华. 中国肿瘤. 2008(09)
[4]18F FDG PET/CT对恶性肿瘤放射治疗方法的影响[J]. 于金明,范廷勇,邢力刚,李建彬,付政,孙晓蓉. 中国肿瘤临床. 2005(12)
[5]神经网络——通信及其保密通信领域的新技术[J]. 王晓鸣. 通信技术与发展. 1994(06)
硕士论文
[1]MRI去噪及分割算法研究[D]. 黄学优.浙江师范大学 2016
本文编号：3559761
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3559761.html
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