基于四维CT的相位与幅值重建算法在肺靶体积确定中的临床评估

• 作者: 周一兵 戴红娅 杨定强 钟良志
• 来源期刊: 医疗卫生装备
• 学科: 医学
• 关键词: 四维CT 最大密度投影 phase-binning amplitude-binning
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 医械临床
• 页码范围: 71-74
• 页数: 4页
• 分类号: R318|R445
• 字数: 3391字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7687/J.ISSN1003-8868.2015.02.071

摘要

目的:比较四维CT(4DCT)的2种重建算法在肺部靶区勾画中的差异.方法:选取20例经病理确认为肺癌的患者,外周型9例、中央型11例.每名患者分别扫描重建方式为相位(phase-binning)算法和幅值(amplitude-binning)算法的2组4DCT.同一医师分别在每组4DCT的10个时相和最大密度投影(maximum intensity projections,MIP)图像上勾画GTV10_p、GTVMw_p、GTV10_a、GTVMIP_a,比较四者的体积和中心坐标差异.结果:外周型:GTV10_p/ GTVMIP_p、GTV10_a/GTVMIP_a、GTV10_p/GTV10_a、GTVMIP_p/GTVMIP_a分别为1.17±0.05、1.16±0.05、1.02±0.02、1.01±0.02;四者中心点在X、y、Z轴上的差异小于1 mm且无统计学意义(P＞0.05).中央型:GTV10_p/GTVMIP_p、GTV10_a/ GTVMIP_a、GTV10_p/GTV10_a、GTVTVMIP_p/GTVMIP_a分别为1.20±0.53、1.17±0.20、1.34±0.66、1.32±0.32;四者中心位置差异最大超过10 mm,无统计学意义(P＞0.05).结论:对于外周型病灶,amplitude-binning与phase-binning重建算法无明显差异,但不同的勾画方式表现出在10组CT上勾画融合的GTV10比在MIP图像上勾画的GTVMIP大16％～17％;对于中央型病灶,amplitude-binning与phase-binning算法有明显差异,在呼吸不平稳时,amplitude-binning算法比phase-binning算法去伪影效果好,因此建议当患者呼吸平稳时采用phase-binning算法,当呼吸不平稳时采用amplitude-binning算法.外周型病灶在MIP图像上勾画GTV可靠;中央型病灶,由于MIP图像上勾画的GTV MIP对高密度组织区分不精确,因此建议采用GTV10方式勾画.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周一兵	第三军医大学新桥医院全军肿瘤研究所	23	54	4.0	6.0
2	戴红娅	第三军医大学新桥医院全军肿瘤研究所	6	26	3.0	5.0
3	杨定强	第三军医大学新桥医院全军肿瘤研究所	3	13	2.0	3.0
4	钟良志	第三军医大学新桥医院全军肿瘤研究所	2	8	2.0	2.0