人工智能技術(shù)在鼻咽癌放療危及器官自動(dòng)勾畫中的應(yīng)用研究

吳哲 龐亞 明智 劉可 王東 晏軍

手術(shù)、化療、放療是惡性腫瘤的三大主要治療方式。放射治療(放療)作為惡性腫瘤治療的一種重要手段，約有70%的腫瘤患者在病程的不同時(shí)期需要進(jìn)行放射治療[1]，由此可見放射治療在腫瘤的綜合治療中具有不可忽視的地位，放射治療是唯一可以電子化和智能化的治療方式，推動(dòng)放療智能化技術(shù)的發(fā)展對(duì)提高腫瘤患者療效有非常重要的意義。近年來隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和調(diào)強(qiáng)技術(shù)的發(fā)展，調(diào)強(qiáng)放射治療(Intensity modulated radiotherapy，IMRT)利用不同強(qiáng)度的筆形束實(shí)現(xiàn)了腫瘤靶區(qū)和鄰近重要組織分別接受不同劑量照射，精準(zhǔn)勾畫腫瘤靶區(qū)和危及器官(Organs at risk，OARs)的輪廓是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)放射治療的前提和保障。放療醫(yī)師需要在CT圖像上精準(zhǔn)勾畫靶區(qū)和OARs，這個(gè)勾畫過程通常費(fèi)時(shí)費(fèi)力，包含大量簡單重復(fù)性工作。這些工作降低了臨床診療效率[2-3]，耽誤了病人治療時(shí)間，給繁忙的臨床工作帶來負(fù)擔(dān)。近年來，隨著人工智能技術(shù)在放療醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展，MIM、OnQ、ABAS等自動(dòng)勾畫軟件被廣泛報(bào)道[4-6]。然而自動(dòng)勾畫技術(shù)的準(zhǔn)確度有待考證，因此將自動(dòng)勾畫技術(shù)應(yīng)用于臨床之前有必要對(duì)其進(jìn)行更加詳細(xì)準(zhǔn)確的研究。本文采用基于人工智能技術(shù)的圖像自動(dòng)勾畫軟件研究危及器官較多的頭頸部腫瘤鼻咽癌的OARs勾畫準(zhǔn)確度，旨在為軟件的進(jìn)一步臨床應(yīng)用提供理論依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 臨床資料

隨機(jī)選取2019年4月—2020年4月在自貢市第一人民醫(yī)院腫瘤科治療的30例鼻咽癌患者做回顧性研究。腫瘤原發(fā)灶均經(jīng)病理證實(shí)，篩選數(shù)據(jù)經(jīng)醫(yī)院倫理委員會(huì)審批。使用熱塑膜及專用碳纖維板和枕頭固定患者，統(tǒng)一取仰臥位，在飛利浦CT模擬定位機(jī)下增強(qiáng)掃描，CT掃描層厚3 mm。獲得CT影像后，通過專用網(wǎng)絡(luò)傳輸至Varian Eclipse放療計(jì)劃工作站和自動(dòng)勾畫軟件工作站。

1.2 自動(dòng)勾畫平臺(tái)

使用AccuContour自動(dòng)勾畫軟件勾畫危及器官。AccuContour軟件是由國內(nèi)Manteia公司開發(fā)的一種基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)勾畫軟件。通過建立圖像分割模型，并以多種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型、多種loss 結(jié)構(gòu)融合進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)而對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)圖像的自動(dòng)分割和輪廓勾畫[7]?；趫D譜庫(Atlas)和深度學(xué)習(xí)(Deep learning，DL)的自動(dòng)勾畫方法是目前兩種主要的自動(dòng)勾畫技術(shù)，基于深度學(xué)習(xí)的算法模型相比于傳統(tǒng)模型而言實(shí)現(xiàn)了巨大的進(jìn)步，特別是U-Net神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在OAR勾畫領(lǐng)域，有諸多深度學(xué)習(xí)模型。AccuContour自動(dòng)勾畫軟件提出了一種基于深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)算法模型結(jié)合的方法，其中核心模塊為模型訓(xùn)練。通過構(gòu)建訓(xùn)練模型，對(duì)訓(xùn)練好的模型在對(duì)應(yīng)的驗(yàn)證集上進(jìn)行Dice值計(jì)算，并驗(yàn)證測(cè)試Dice值，最終選擇最佳的訓(xùn)練模型[8]。

1.3 手工勾畫平臺(tái)

在瓦里安Eclipse V13.6放療計(jì)劃系統(tǒng)上對(duì)CT圖像與MRI圖像進(jìn)行融合，手工勾畫靶區(qū)和危及器官，參考RTOG勾畫指南，由同一位高年資醫(yī)師對(duì)鼻咽癌OAR進(jìn)行勾畫。勾畫的OAR包括下頜骨、左右顳葉、腦干、喉、脊髓、左右腮腺、左右眼球、左右內(nèi)耳、垂體、視交叉、左右視神經(jīng)、左右晶體、左右顳頜關(guān)節(jié)、甲狀腺。

1.4 評(píng)價(jià)參數(shù)

1.4.1 體積差異 以醫(yī)生手工勾畫的OAR輪廓為基準(zhǔn)，評(píng)價(jià)OAR的體積差異ΔV，通過自動(dòng)勾畫與手工勾畫兩者之間的體積差異評(píng)估自動(dòng)勾畫與手工勾畫的吻合度。自動(dòng)勾畫結(jié)果體積與手工勾畫的體積差異占手工勾畫體積的百分比為：

其中，Vauto和Vmanual分別為自動(dòng)勾畫和手工勾畫的結(jié)構(gòu)體積。ΔV越接近0越好。

1.4.2 位置差異 自動(dòng)勾畫與手工勾畫的位置差異ΔT[9]定義為：

ΔX=|Xauto-Xmanual|

ΔY=|Yauto-Ymanual|

ΔZ=|Zauto-Zmanual|

其中，Xauto和Xmanual分別代表自動(dòng)和手工兩種情形結(jié)構(gòu)幾何中心坐標(biāo)在X方向的坐標(biāo)值，Y和Z方向同理。ΔT代表總位置差異。

1.4.3 重合性(Dice Similarity Coefficient，DSC) 自動(dòng)勾畫與手工勾畫的OAR的重合性DSC可以定義為：

其中，Vauto為自動(dòng)勾畫OAR體積，Vmanual為手工勾畫OAR體積，DSC值的范圍從0到1，DSC越接近1，表示自動(dòng)勾畫與手工勾畫的重合性越好。

1.4.4 相似性(Jaccard Coefficient，JC) 自動(dòng)勾畫與手工勾畫的OAR的相似性系數(shù)JC[10]可以定義為：

其中，JC范圍為0到1，JC值越大，表明自動(dòng)勾畫與手工勾畫相似性度越高。

2 結(jié)果

2.1 兩種勾畫方法參數(shù)對(duì)比

30例基于人工智能的自動(dòng)勾畫與手工勾畫的危及器官幾何精度差異指標(biāo)結(jié)果顯示，體積差異ΔV較大的是視交叉、視神經(jīng)、晶體、垂體、內(nèi)耳等小體積危及器官；體積差異ΔV較小的是顳葉、腦干、脊髓、腮腺、下頜骨等體積較大的危及器官。位置差異ΔT較大的是顳葉、視交叉、甲狀腺、顳頜關(guān)節(jié)、內(nèi)耳等危及器官；位置差異ΔT較小的是晶體、脊髓、腮腺等危及器官。重合性DSC較大的是脊髓、下頜骨、腮腺、眼球等危及器官；重合性DSC較小的是內(nèi)耳、垂體、視交叉、視神經(jīng)、晶體等危及器官，DSC結(jié)果基本在0.7以上。相似性JC較大的是脊髓、下頜骨、腮腺、眼球等危及器官；相似性JC較小的是內(nèi)耳、垂體、視交叉、視神經(jīng)、晶體等危及器官(表1)。

表1 兩種方法勾畫結(jié)果評(píng)價(jià)參數(shù)

圖1 自動(dòng)勾畫與手工勾畫危及器官比較圖Figure 1 Comparison of automatic and manual delineate of organ at riskNote：Blue is the result of automatic delineate，red is the result of manual delineate.Amongst them，A and D were transverse；B and E were sagittal；C and F were coronal.

2.2 兩種勾畫方法圖像對(duì)比

自動(dòng)勾畫與人工勾畫危及器官輪廓基本一致，但略有差距，如顳葉有幾層差距較大(圖1a)，腦干和脊髓的分界上有差距(圖1b)，下頜骨的勾畫在梯度較大的層面有差距(圖1d)，經(jīng)過小修之后基本能達(dá)到手工勾畫效果。眼球、晶體、甲狀腺、腮腺基本滿足要求。

此外，經(jīng)過統(tǒng)計(jì)，危及器官的自動(dòng)勾畫時(shí)間基本在近60 s/患者；而手工勾畫時(shí)間在2～3 h不等。自動(dòng)勾畫大大提高了工作效率。

3 討論

放療靶區(qū)勾畫和計(jì)劃設(shè)計(jì)是由放療醫(yī)生和物理師手工完成，耗時(shí)耗力，且準(zhǔn)確度高度依賴于醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)。近年來，隨著人工智能技術(shù)在精準(zhǔn)放療領(lǐng)域的應(yīng)用，有必要發(fā)展自動(dòng)勾畫軟件提高臨床工作效率，而自動(dòng)勾畫軟件精確度一致是關(guān)注的重點(diǎn)問題。因此本文以基于人工智能技術(shù)的AccuContour軟件應(yīng)用于鼻咽癌危及器官勾畫為例，以體積差異、位置差異、重合性、相似性參數(shù)為依據(jù)，評(píng)估該軟件的臨床應(yīng)用價(jià)值。

當(dāng)前國內(nèi)外致力于頭頸部腫瘤危及器官自動(dòng)勾畫的研究工作有很多報(bào)道[11-14]。早期Stapleford等[15]利用Velocity軟件進(jìn)行了頸部淋巴結(jié)自動(dòng)勾畫的可行性研究；Sims等[16]評(píng)估了ISOgrayTM系統(tǒng)在頭頸部腫瘤放療危及器官勾畫的幾何精度；Hvid等[17]研究了MIM軟件應(yīng)用于30例頭頸部腫瘤的危及器官勾畫；Ciardo等[18]報(bào)道了ABAS軟件在乳腺癌中的應(yīng)用。這些研究得出的結(jié)論是自動(dòng)勾畫軟件能夠大大降低危及器官勾畫的時(shí)間，這與本研究得出的結(jié)論基本一致。本研究發(fā)現(xiàn)小體積的危及器官，如晶體、視交叉、視神經(jīng)等勾畫存在一定的偏差，體積差異較大，這與張玉海等[6]報(bào)道基本一致；李華玲等[7]報(bào)道了AccuContour自動(dòng)勾畫軟件對(duì)于頭頸部、胸腹部、盆腔腫瘤危及器官有較高的準(zhǔn)確性，對(duì)小體積器官勾畫準(zhǔn)確度有所欠缺，這與本研究結(jié)論一致。對(duì)于組織邊界不清的器官如顳葉，自動(dòng)勾畫與手工勾畫在幾個(gè)層面有差距，可能與顳葉邊界組織密度相近有關(guān)，導(dǎo)致自動(dòng)勾畫軟件無法識(shí)別判斷顳葉的范圍。自動(dòng)勾畫與手動(dòng)勾畫的脊髓、腦干、腮腺、下頜骨、顳葉、眼球等有很高的DSC值，在0.8以上。大多數(shù)危及器官重合性DSC在0.7以上，說明自動(dòng)勾畫與手工勾畫有較好的重合性[8]。此外，垂體、視交叉、視神經(jīng)、內(nèi)耳、晶體等相似性JC相對(duì)較低，其他器官JC值基本在0.7以上。自動(dòng)勾畫軟件經(jīng)過略微修改基本上可以滿足臨床應(yīng)用。本研究發(fā)現(xiàn)，腦干和脊髓的上下界勾畫層面自動(dòng)與手工勾畫兩種方式有一定的出入，原因可能是受CT圖像質(zhì)量限制，對(duì)于腦干和脊髓的界限辨識(shí)度較差，因此兩種畫法存在偏倚。

綜上所述，基于人工智能技術(shù)的自動(dòng)勾畫軟件AccuContour在鼻咽癌放療危及器官勾畫中的應(yīng)用基本可行，對(duì)于小體積的危及器官勾畫精度次于較大體積器官，經(jīng)過醫(yī)生花極少時(shí)間的修改能用于臨床，可提高工作效率。需要指出的是，本研究選取的樣本量有限，結(jié)果可能有偏差，下一步將納入更多病例數(shù)研究。