劉 培 朱超華 孔令軻 廖超龍 陸合明

(1 右江民族醫(yī)學(xué)院，廣西百色市 533000，電子郵箱：1095839675@qq.com；2 廣西壯族自治區(qū)人民醫(yī)院放療科，南寧市 530021；3 Manteia數(shù)據(jù)科技有限公司，福建省廈門市 361008)

在鼻咽癌調(diào)強(qiáng)放療的過程中，一般需要完成30～35次的放射治療，共需要6～7周。其間患者的體型和腫瘤組織可能會(huì)發(fā)生較大的變化，這可影響精確放療的實(shí)施，而自適應(yīng)放療是較為推薦的一種解決方案[1]。然而，就目前的技術(shù)方案，自適應(yīng)放療需要重新進(jìn)行CT定位、靶區(qū)勾畫和放療計(jì)劃設(shè)計(jì)，耗時(shí)較長(zhǎng)。錐形束CT(cone beam CT,CBCT)通常用于調(diào)強(qiáng)放療前的圖像引導(dǎo)和位置校正，但是CBCT與計(jì)劃CT的CT值存在差異，不能直接用于放療計(jì)劃的設(shè)計(jì)[2]。如果能夠?qū)BCT轉(zhuǎn)換成精確的偽CT，利用此圖像在線評(píng)估多次治療后患者的劑量，乃至直接調(diào)整放療計(jì)劃，將使得在線自適應(yīng)放療成為可能[3]。本研究采用基于配準(zhǔn)對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的RegGAN模型[4]，將CBCT圖像轉(zhuǎn)換為偽CT圖像，并對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，探討將該圖像作為鼻咽癌自適應(yīng)放療參考圖像的可行性。

1 資料與方法

1.1 臨床資料 納入2020年3～5月在廣西壯族自治區(qū)人民醫(yī)院完成放射治療的60例鼻咽癌患者。納入標(biāo)準(zhǔn)：(1)經(jīng)病理證實(shí)為鼻咽未分化非角化型癌；(2)根據(jù)美國(guó)癌癥聯(lián)合委員會(huì)第8版分期標(biāo)準(zhǔn)[5]，分期為T1～T4期；(3)鼻咽癌初治患者。排除標(biāo)準(zhǔn)：臨床信息、放療影像和隨訪記錄的數(shù)據(jù)不全，或者失訪。回顧60例患者第1次用于圖像引導(dǎo)放療的CBCT圖像和計(jì)劃CT圖像，其中47例作為訓(xùn)練集，13例作為測(cè)試集。訓(xùn)練集中男性30例、女性17例，年齡29～75(51.47±12.0)歲；測(cè)試集中男性11例、女性2例，年齡41～72(54±10.47)歲。

1.2 CT圖像掃描 使用西門子大孔徑CT模擬定位機(jī)(型號(hào)：SOMATOM Sensation Open)進(jìn)行掃描?；颊呷⊙雠P位，用熱塑面膜固定患者頭頸肩，掃描范圍從顱頂至胸骨角水平。掃描參數(shù)如下：120 kV，250 mAs，視野 500 mm×500 mm,層厚2 mm。予患者注射碘克沙醇造影劑95 mL延遲55 s后行圖像采集。使用Elekta Synergy 醫(yī)用直線加速器上的XVI影像系統(tǒng)采集CBCT圖像，參數(shù)設(shè)置如下：掃描起始-終止角度為320°～160°，電壓100 kV，366幀，總電流36.6 mAs，準(zhǔn)直器S20，過濾器F0，轉(zhuǎn)換為層厚2 mm的斷層CT。

1.3 圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理 (1)圖像CT值范圍處理：CBCT和計(jì)劃CT的CT值在骨密度較高的部分和某些較低的部分容易出現(xiàn)分布不匹配，這種圖像的體素分布會(huì)影響訓(xùn)練的結(jié)果。因此，需要對(duì)數(shù)據(jù)先進(jìn)行裁剪，將CBCT和計(jì)劃CT的CT值裁剪到-1 000～800 HU范圍內(nèi)，以防止部分骨頭的超高CT值對(duì)訓(xùn)練產(chǎn)生影響，然后歸一化到[-1，1]。(2)CBCT和計(jì)劃CT圖像尺寸大小的匹配：本研究中采集的CBCT圖像尺寸大小為[270,270]，計(jì)劃CT圖像尺寸大小為[512,512]，這導(dǎo)致圖像在空間位置上沒辦法對(duì)齊，無(wú)法進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。因此，通過重新采樣的方式來(lái)改變CBCT和CT的空間尺寸，將兩種圖像尺寸縮放到一致的尺寸[270,270]，如圖1所示。

圖1 重新采樣前后的CBCT和計(jì)劃CT圖像注：A為原始的CBCT和計(jì)劃CT圖像；B為重新采樣后的CBCT和計(jì)劃CT圖像

具體的圖像轉(zhuǎn)換流程如圖2所示。

圖2 圖像轉(zhuǎn)換流程

1.5 模型結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練 為了評(píng)估RegGAN圖像轉(zhuǎn)換模型精度，選用Pix2Pix模型[6]和Cycle-consistency[7]模型作為參考模型，在相同的訓(xùn)練集上進(jìn)行模型訓(xùn)練，并使用同組測(cè)試集進(jìn)行圖像轉(zhuǎn)換。為了提高對(duì)比的有效性，均采用相同的生成器和辨別器，對(duì)同批數(shù)據(jù)進(jìn)行了模型訓(xùn)練。3種轉(zhuǎn)換模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 Pix2Pix、Cycle-consistency和RegGan 3種圖像轉(zhuǎn)換模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

1.6 圖像轉(zhuǎn)換精度的評(píng)價(jià)指標(biāo) 在測(cè)試集上，針對(duì)3種模型使用相同的訓(xùn)練策略和超參數(shù)獲得偽CT圖像。采用平均絕對(duì)誤差(mean absolute error，MAE)、峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio，PSNR)和結(jié)構(gòu)相似性(structural similarity，SSIM)來(lái)評(píng)價(jià)圖像轉(zhuǎn)換精度(轉(zhuǎn)換圖像質(zhì)量)。

1.7 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用SPSS19.0進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)處理。計(jì)量資料以(x±s)表示，采用Levene法檢驗(yàn)組間方差齊性，再采用方差分析檢驗(yàn)各組樣本之間是否存在差異，事后多重比較選用Bonferroni法，以P<0.05表示差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié) 果

2.1 3種模型生成的偽CT圖像質(zhì)量的比較 由于本身數(shù)據(jù)存在未對(duì)齊的噪聲，因此Pix2Pix模型在生成結(jié)果時(shí)出現(xiàn)高密度區(qū)域信息丟失，并且其生成的偽CT與計(jì)劃CT之間的CT值分布差別較大；Cycle-consistency模型屬于無(wú)監(jiān)督方法，偽CT與計(jì)劃CT的差異表現(xiàn)為在邊界和CT值陡降區(qū)域產(chǎn)生失真；RegGAN所呈現(xiàn)的結(jié)果最好，具體表現(xiàn)在生成出來(lái)的偽CT圖像具備更多的紋理細(xì)節(jié)信息。3種模型最終轉(zhuǎn)換的偽CT圖像細(xì)節(jié)如圖4所示。

圖4 原始CBCT、計(jì)劃CT、Pix2Pix模型、Cycle-consistency模型、RegGAN模型生成的偽CT圖像質(zhì)量對(duì)比注：Pix2Pix模型轉(zhuǎn)換的偽CT和計(jì)劃CT的差異表現(xiàn)為所示高密度區(qū)域信息丟失(A)；Cycle-consistency模型轉(zhuǎn)換的偽CT和計(jì)劃CT的差異表現(xiàn)為所示在邊界和CT值陡降區(qū)域產(chǎn)生失真(B)。

2.2 3種模型的圖像轉(zhuǎn)換精度的比較 在13例病例的測(cè)試數(shù)據(jù)集中，分別使用MAE、PSNR和SSIM指標(biāo)，對(duì)圖像轉(zhuǎn)換精度進(jìn)行評(píng)價(jià)。3種轉(zhuǎn)換模型的MAE、PSNR和SSIM指標(biāo)比較，差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(均P<0.05)，其中RegGAN模型的MAE最小，PSNR和SSIM最大(均P<0.05)，見表1。

表1 3種轉(zhuǎn)換模型的MAE、PSNR、SSIM的比較(x±s)

3 討 論

實(shí)現(xiàn)在線自適應(yīng)放療是當(dāng)前關(guān)注的熱點(diǎn)，目前已經(jīng)有多項(xiàng)研究將多模態(tài)影像應(yīng)用于自適應(yīng)放療中。例如，亓孟科等[8]探討了基于MRI圖像的在線偽CT生成方案。但是由于成像時(shí)間長(zhǎng)、價(jià)格昂貴等特性，MRI圖像引導(dǎo)放療的使用范圍受到限制[9]。當(dāng)前主流的方案是，采用CBCT圖像引導(dǎo)放療[10]。采用合適的方法將CBCT圖像轉(zhuǎn)換為偽CT，應(yīng)用于自適應(yīng)放療，則是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一[10-11]。

基于深度學(xué)習(xí)的CBCT圖像轉(zhuǎn)換為偽CT，是常用的方案[12-13]。但通常會(huì)面臨一些困境：有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的前提是CBCT和計(jì)劃CT在空間中每個(gè)體素都需要對(duì)齊，但成像的時(shí)差、擺位誤差、患者的呼吸運(yùn)動(dòng)等因素會(huì)導(dǎo)致很難獲得真正意義上的每個(gè)體素完全對(duì)齊的數(shù)據(jù)[11]。而無(wú)監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)的要求會(huì)降低，同時(shí)生成圖像的質(zhì)量也會(huì)降低。因此本研究探討了一種新的深度學(xué)習(xí)方法—配準(zhǔn)對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其既可以降低對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)齊程度的要求還可以保持高質(zhì)量的生成結(jié)果。

基于有監(jiān)督的Pix2Pix模型[6]和基于無(wú)監(jiān)督的Cycle-consistency模型[7]是目前主要的兩種多模態(tài)圖像轉(zhuǎn)換模型，但是兩者在實(shí)際應(yīng)用中都不夠理想，Pix2Pix模型雖然有著杰出的性能，但對(duì)于數(shù)據(jù)的依賴程度較高，它的訓(xùn)練有賴于成對(duì)且體素對(duì)齊的數(shù)據(jù)，而由于解剖結(jié)構(gòu)的變化，難獲得這種理想的數(shù)據(jù)。而Cycle-consistency模型雖然可以很好地作用在未對(duì)齊的數(shù)據(jù)上，但因?yàn)槠湓谟?xùn)練過程中存在最優(yōu)解不唯一的問題會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練不穩(wěn)定，應(yīng)用于臨床中可出現(xiàn)不確定性。

本研究引入的基于配準(zhǔn)對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像轉(zhuǎn)換模型RegGAN[4]，它將生成器與一個(gè)額外的配準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練來(lái)自適應(yīng)擬合未對(duì)齊的體素分布，從而尋找出圖像生成和圖像配準(zhǔn)任務(wù)的共同的最優(yōu)目標(biāo)解，通過這種方式顯著提升了圖像的轉(zhuǎn)換質(zhì)量。本研究結(jié)果顯示，3種轉(zhuǎn)換模型中，RegGAN模型的MAE最小，PSNR和SSIM最大(均P<0.05)，這說明與Pix2Pix和Cycle-consistency模型相比，經(jīng)RegGAN模型轉(zhuǎn)換的偽CT具有更好的圖像質(zhì)量。全科潤(rùn)等[14]利用39例鼻咽癌患者進(jìn)行Cycle-consistency模型訓(xùn)練，對(duì)9例患者的CBCT圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換驗(yàn)證后發(fā)現(xiàn)，該模型能有效地修正 CBCT 圖像的CT值，轉(zhuǎn)換生成的偽CT圖像的CT值和平滑度與計(jì)劃CT相似，可應(yīng)用于劑量計(jì)算。而RegGAN模型圖像轉(zhuǎn)換精度優(yōu)于Cycle-consistency模型，因此可以預(yù)見CBCT圖像的RegGAN模型轉(zhuǎn)換會(huì)有更高的Gamma 驗(yàn)證通過率。

雖然本研究提出的圖像轉(zhuǎn)換模型可較為精確地將CBCT圖像轉(zhuǎn)換為偽CT，但是仍然存在以下幾個(gè)方面的問題：(1)轉(zhuǎn)換圖像尺寸。本研究采集的CBCT圖像大小為[270,270],為保證圖像尺寸的一致，將計(jì)劃CT圖像大小降低了一半，導(dǎo)致信息的丟失。下一步的工作考慮增加CBCT圖像的采集尺寸，以期獲得更詳細(xì)的影像信息。(2)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)。與當(dāng)前較常用Pix2Pix和Cycle-consistency模型相比，RegGAN轉(zhuǎn)換模型在圖像轉(zhuǎn)換質(zhì)量方面具有一定的優(yōu)勢(shì)，但是并未經(jīng)過實(shí)際放療劑量學(xué)的對(duì)比，在臨床效用方面還需要進(jìn)一步驗(yàn)證[15]。在今后的研究中，將在轉(zhuǎn)換所得到的偽CT圖像上進(jìn)行劑量分布對(duì)照分析，通過Gamma 驗(yàn)證通過率和劑量學(xué)對(duì)比，評(píng)估RegGAN模型轉(zhuǎn)換為偽CT在實(shí)際應(yīng)用中的可行性。

綜上所述，將鼻咽癌患者的CBCT圖像轉(zhuǎn)換為偽CT圖像時(shí)，RegGAN模型在轉(zhuǎn)換圖像的質(zhì)量方面具有較大的優(yōu)勢(shì)，初步滿足劑量計(jì)算的要求。這為將CBCT圖像轉(zhuǎn)換為偽CT圖像以作為鼻咽癌自適應(yīng)放療的參考圖像奠定了基礎(chǔ)。