基于DICOM RT的鼻咽癌放疗计划剂量限制结构自动勾画研究

黄仕雄，杨松华，余功奕，曾德高，倪千喜

湖南省肿瘤医院/中南大学湘雅医学院附属肿瘤医院 放射物理技术部，湖南 长沙 410013

引言

鼻咽癌是我国常见的恶性肿瘤之一，由于鼻咽部生理解剖结构复杂，因此鼻咽癌患者首选的治疗方式为调强放射治疗（Intensity-Modulated Radiation Therapy，IMRT)[1-2]。在进行鼻咽癌IMRT计划设计时，物理师需要根据计划靶区及危及器官（Organs at Risk，OARs）的放疗处方要求和相对位置关系，勾画一定数量剂量限制结构（Dose Limited Structures，DLSs）辅助计划设计[3]。常规的DLSs勾画方式是利用放疗计划系统（Radiation Therapy Treatment Planning System，TPS）中提供的勾画功能模块进行人工逐个勾画，这种方式极大地影响物理师计划设计的效率。谢朝等[4]研究编写AutoHotkey热键脚本，模拟物理师在Eclipse TPS中勾画DLSs时的鼠标点击动作。一些商用TPS通过编译脚本调用系统勾画模块功能[5]，也能够完成部分DLSs的自动勾画。

本研究提出一种基于医学影像通信标准（Digital Imaging and Communications in Medicine，DICOM）放射治疗（Radiation Therapy，RT）文件解析和数据处理的方式，使用Python语言编写相关算法，不依赖TPS勾画功能模块实现鼻咽癌IMRT计划中DLSs的自动勾画，与常规人工逐个勾画方法对比分析在勾画精度上的差异和勾画效率上的优势，以及与主流TPS脚本方法对比分析在DLSs自动勾画种类上的优势，旨在探讨其临床应用价值。

1 材料与方法

1.1 DICOM RT协议和DICOM RTSs文件解析

DICOM协议是医学图像和相关信息的国际标准（ISO 12052），它定义了能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式。DICOM RT作为DICOM协议的标准补充，专门用于处理RT设备间的数据传输[6-7]，主要包括五大部分：放疗结构集合（RT Structure Set，RTSs）、放疗计划、放疗剂量、放疗影像和放疗治疗记录。放疗计划中的靶区、OARs等轮廓结构是剂量计算和剂量评估的重要依据，其勾画数据按照DICOM RTSs格式要求储存。RTSs数据集中以dataElement为单元数据进行储存，每个单元数据包括：标签（tag）、数据类型、数据长度、数据值。靶区、OARs等轮廓数据主要储存在轮廓模块序列中[8-9]，对应的tag为[3006，0039]，其中包含了轮廓颜色、轮廓类型、坐标点数、坐标数据值等信息。

1.2 DLSs定义和勾画方法

本研究参考作者所在科室关于鼻咽癌IMRT计划设计流程定义了四种DLSs结构类型，并根据AAPM TG-263（The American Association of Physicists in Medicine Task Group 263）中关于非靶区结构命名的建议设计了DLSs的命名方法，如使用下划线、非评估结构加z字母前缀、结合剂量命名时使用cGy单位、距离命名时使用mm单位等。

（1）计划靶区（Planning Target Volume，PTV）内部的环状DLSs结构。在原发肿瘤靶区（Nasopharynx Gross Tumorvolume，GTVnx）、转移淋巴结（Lymph Node Gross Tumor Volume，GTVnd）的计划靶区PGTV的基础上外扩环结构，并用PTV减去该环结构形成的剂量缓冲区可用于限制靶区内的高剂量区和处理套叠靶区内的剂量梯度。

（2）PTV外部的环状DLSs结构。用于协助靶区外剂量快速跌落。

（3）OARs计划危及器官区（Planning Rish Volume，PRV）结构。在放疗过程中某些串联类型的OARs（例如脊髓）由于摆位、呼吸运动等原因导致位置的不确定性和变化，为了抵消这种OARs位置的不确定性和变化，对OARs外扩生成PRV结构。

（4）自定义形状的DLSs，在凹形靶区的凹陷区勾画扇形结构Fan_down和Fan_up、在颈部双侧PTV中间间隔处勾画窄条形分割结构Mid，可用于防止颊面部淋巴回流受阻和脊髓脑干后方形成高剂量闭锁，以及更好的保护口咽部正常器官[10]。DLSs结构命名及勾画方法，见表1。

表1 DLSs结构命名原则及勾画要求

1.3 DLSs自动勾画流程

Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，由于其简洁性、易读性以及可拓展性，越来越多的研究者和机构使用Python做科学计算[11-12]。本研究使用Python语言，借助Pydicom工具包进行DICOM RT文件数据的读取和解析，将读取的数据整理后储存到自定义数据字典中，并根据轮廓结构处理需求设计相关的数据处理功能模块，如轮廓外扩、内收、裁剪、自定义规则图形生成等，并搭建简易的DICOM服务器，通过设置AE Title和IP地址实现DICOM数据的传输。因此首先从TPS将已勾画靶区和OARs的鼻咽癌患者DICOM RTSs结构文件传输至Python DLSs自动勾画程序开始勾画DLSs，勾画完毕后RTSs文件自动回传至TPS，自动勾画程序流程图如图1所示。

图1 DLSs自动勾画流程图

1.4 功能测试

从2020年1月至2020年5月湖南省肿瘤医院放疗中心收治的鼻咽癌患者中抽取15例，其中男性9例，女性6例，年龄23～70岁，中位年龄为45岁。测试病例按照中国鼻咽癌分期2017版（2008鼻咽癌分期修订专家共识）进行分期[13]，其中Ⅰ患者4例，Ⅱ患者8例，Ⅲ患者2例，Ⅳa期1例。由同一名放疗医师参照国际辐射单位及测量委员会（ICRU）83号报告勾画GTVnx、GTVnd、高危临床靶区（Clinical Target Volume 1，CTV1）、预防靶区（Clinical Target Volume 2，CTV2）和正常组织，并将上述靶区分别外扩生成计划靶区PGTVnx、PGTVnd、PTV1、PTV2。

由三名物理师在Eclipse TPS对测试病例DLSs结构采用常规方法进行手工勾画，并记录单个病例的平均勾画时间和平均TPS功能模块调用次数。使用本研究的DLSs自动勾画方法，完成测试病例的DLSs结构自动勾画，记录单个病例的自动勾画时间与数据传输时间的总和，并核查轮廓结构、颜色、名称、形状和3D重建是否显示正确。由于本研究的方法是不依赖TPS功能模块，因此需要验证勾画精度，在TPS中使用测量工具手动测量自动勾画的扩环、裁剪结构的精度，以及采用DSC相似性指数（Dice Similarity Coefficient，DSC）,其计算方法如公式(1)所示。

其中A为常规勾画轮廓体积，B为自动勾画轮廓体积，A∩B为常规勾画与自动勾画轮廓重叠区域体积，DSC结果越接近1说明两种勾画结果重叠程度越高，若DSC=1则表示两种勾画结果完全重叠。

1.5 统计学方法

采用SPSS 23.0对研究中的数据进行配对t检验分析，数据用平均值±标准差（±s）表示。P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 DLSs自动勾画轮廓显示

15例测试病例DLSs自动勾画生成的DICOM RTSs文件均能成功导入Eclipse TPS，轮廓结构颜色、名称、形状和3D重建能正确显示，单例测试病例DLSs自动勾画结果如图2所示。

图2 DLSs自动勾画结果显示

2.2 DLSs自动勾画和常规勾画结果对比

使用本研究中的鼻咽癌DLSs自动勾画方法和常规方法对15例测试病例进行勾画结果对比，使用Eclipse TPS系统布尔模块和体积统计功能计算两种勾画结构的DSC相似度，对比结果如表2所示。

表2 测试病例DLSs自动勾画和常规勾画相似度指数

（1）四种DLSs结构类型中，PTV内部、外部环状结构以及PRV结构的DSC相似度值接近1。如图3a中以zPTV1_Ring10为例，以PTV1为基础外扩10 mm后裁剪自身形成，图中蓝色区域为PTV1，紫红色区域为常规方法勾画，黄色轮廓线为自动方法勾画，两种方法勾画的结果轮廓基本重合，使用Eclispe TPS系统测量工具测量环状结构的宽度，采样8次结果均值为1.01 cm。

（2）自定义形状类型的DLSs对比结果显示DSC相似指数比较低，说明该类型的DLSs结构使用本研究的自动方法勾画的结果与常规方法勾画结果之间具有一定差异，见图3b。以zFan_down2500和zMid_4000为例，图中蓝色区域为PTV1，紫红色区域与黄色轮廓分别为常规方法勾画和自动勾画的zMid_4000，红色区域与绿色轮廓分别为常规方法勾画和自动勾画的zFan_down2500。

图3 DLSs自动勾画模块精度分析

2.3 DLSs自动勾画和常规勾画效率对比

每个测试病例生成DLSs结构共计20个：PTV内部环状结构2个、PTV外部环状结构5个、PRV结构7个、自定义形状结构6个。3名物理师在Eclipse TPS采用常规方法生成DLSs，每个病例在TPS系统功能模块调用次数平均为54次，记录常规方法勾画平均耗时约为(1475.65±92.16）s，自动方法勾画及数据传输平均耗时约为(44.94±1.56）s。DLSs自动勾画耗时与常规勾画耗时相比差异具有统计学意义（t=-43.788，P＜0.05）。

3 讨论

肿瘤靶区或者OARs的勾画本质上是一种图像分割[14-16]，基于CT、MRI等解剖影像的人工视觉识别或者计算机视觉识别，有严格的勾画要求和标准指南。而剂量限制结构DLSs的勾画本质上是在肿瘤和器官的相对位置关系、靶区处方剂量、器官的剂量限制以及临床医师对计划整体剂量分布要求的基础上，物理师在计划设计过程用于辅助剂量成型的经验勾画。实验轮廓对比结果显示，四种DLSs结构类型中PTV外部环结构、PTV内部环结构、PRV结构的DSC相似度指数均在0.95以上，这三类DLSs结构均是在靶区或者OARs轮廓基础上进行固定参数的外扩和裁剪形成的，且实验中以zPTV1_Ring10为例，使用Eclispe TPS系统测量工具测量环状结构宽度的方式验证了本研究中自动勾画程序外扩、裁剪处理精度近似TPS系统的功能模块精度，因此这三类DLSs结构类型在使用本研究的自动方法勾画的结果可以用于临床工作。实验轮廓对比结果中，自定义形状类型DLSs的DSC相似度指数在0.65左右，这是因为该类型DLSs结构在常规勾画中大多是物理师使用TPS画笔等工具人工勾勒出轮廓，而在本研究中该类型DLSs结构的自动勾画方法是参考物理师手动勾勒习惯的基础上，分析靶区和OARs的相对位置关系和坐标数据，在指定位置写入适当大小的规则图形坐标数据。因此在实验对比中该类型DLSs的DSC相似度值较低，但是由于这类结构一般不参与剂量评估，只是在计划设计过程中保证靶区剂量和保护OARs的前提下辅助优化较低剂量的整体分布，在实际临床工作中对于这类的DLSs结构的勾画精度和形状上一般不做具体要求，因此自定义形状的DLSs结构在使用本研究的自动方法勾画的结果可以用于临床工作。实验效率对比结果显示，常规方法勾画平均耗时约为25 min，自动方法勾画及数据传输平均耗时约为45 s，自动方法勾画的效率明显更高，且差异具有统计学意义（P＜0.05）。

本文作者所在科室拥有多种主流的商用TPS：Eclipse（13.6）、Pinnacle（9.2） 和 Monaco（5.11）：目 前 Monaco不具备脚本编译功能；Eclipse(13.6)使用C#编写的脚本支持读取计划信息，不支持写入数据[17]，因此无法编写DLSs自动勾画脚本；Pinnacle能通过录制脚本的形式实现部分DLSs结构类型的批处理[18]，但是本质上是通过脚本调用Pinnacle TPS系统的功能模块，对于自定义形状DLSs无法进行自动勾画。因此通过DICOM RT数据处理实现了包括自定形状在内的多种DLSs结构类型自动勾画是本研究的创新之处。

4 结论

本研究通过编写Python程序完成DICOM RT轮廓结构数据处理和设置AE Title自动回传商用TPS能读取的DICOM RTSs数据文件，实现了鼻咽癌放疗计划DLSs结构的自动勾画，且鼻咽癌IMRT计划属于设计要求复杂、需要勾画DLSs较多的计划类型，对于本研究中的方法只需要简单修改相关的模块参数就能满足不同治疗部位或不同处方剂量要求的DLSs自动勾画需求，因此该方法能有效地避免物理师在设计IMRT计划时勾画DLSs的重复劳动，提高了工作效率，具有一定的创新意义和临床实用价值。