頭頸癌PET-MRI紋理分析與靶區(qū)勾畫.pdf

1、目前，頭頸癌（head and neck cancer，HNC）已經(jīng)成為世界第六大高發(fā)癌癥，它嚴(yán)重威脅著人們的身體健康。調(diào)強(qiáng)放射治療能夠?qū)δ[瘤精準(zhǔn)投放高輻射劑量，同時(shí)對腫瘤周圍的重要組織保持低輻射劑量，可以提高頭頸癌患者術(shù)后的生活質(zhì)量。成功實(shí)施調(diào)強(qiáng)放射治療的關(guān)鍵在于根據(jù)病人正電子發(fā)射斷層掃描(positron emission tomography，PET）、電子計(jì)算機(jī)斷層掃描（computed tomography，CT）、磁共振成像

2、（magnetic resonance imaging，MRI）影像信息，高精度地勾畫出惡性腫瘤放射治療靶區(qū)，其本質(zhì)為 PET/CT/MRI圖像的分割問題。本文針對頭頸癌PET、MRI影像特點(diǎn)和靶區(qū)分割問題，進(jìn)行圖像紋理分析和腫瘤分割研究，主要成果如下：
　　（1）頭頸癌腫瘤周圍正常組織PET標(biāo)準(zhǔn)攝取值（standard uptake value，SUV）通常和腫瘤的SUV非常接近，這使得僅依靠 PET SUV信息很難將腫瘤組織與

3、毗鄰的正常組織分割開來。通過基于鄰域灰度差異矩陣對PET圖像的紋理進(jìn)行提取與分析，我們發(fā)現(xiàn) PET圖像的對比度紋理特征有助于解決該問題，并提出了相應(yīng)的腫瘤 PET圖像隨機(jī)游走分割算法。首先，根據(jù)腫瘤 PET圖像 SUV，采用三維自適應(yīng)區(qū)域生長和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)膨脹方法，將包含腫瘤的三維感興趣區(qū)域分為核心腫瘤區(qū)域、正常組織區(qū)域和待定區(qū)域，并將核心腫瘤區(qū)域全部標(biāo)記為腫瘤分割隨機(jī)游走問題的生物靶區(qū)種子點(diǎn)，同時(shí)將正常組織區(qū)域全部標(biāo)記為非生物靶區(qū)種子點(diǎn)

4、，這不僅使該隨機(jī)游走問題的求解速度顯著提高，而且使腫瘤分割結(jié)果更準(zhǔn)確。其次，利用頭頸癌和周圍正常組織 PET圖像具有不同的對比度紋理特征，提出基于PET SUV和對比度紋理特征量計(jì)算腫瘤分割隨機(jī)游走頂點(diǎn)間邊的權(quán)值，以進(jìn)一步提高所提方法對腫瘤分割結(jié)果的精度。
　?。?）利用PET圖像，我們能夠獲取活體腫瘤新陳代謝、增殖和乏氧等分子生物功能信息，而MRI能夠提供解剖結(jié)構(gòu)信息。我們發(fā)現(xiàn)聯(lián)合 PET功能信息和MRI的解剖結(jié)構(gòu)信息，可更好地

5、分割腫瘤 PET/MRI圖像。因此，提出了一種融合PET與MRI的兩階段自適應(yīng)區(qū)域生長頭頸癌放療靶區(qū)全自動勾畫方法。該方法選取PET圖像上包含腫瘤區(qū)域的感興趣區(qū)域（region of interest，ROI）中SUV值最大的體素點(diǎn)作為腫瘤區(qū)域生長算法的初始種子點(diǎn)，首先在 PET和MRI圖像上分別進(jìn)行第一階段自適應(yīng)區(qū)域生，然后從其勾畫的腫瘤 PET靶區(qū)內(nèi)自動獲取腫瘤的最小 SUV值，并聯(lián)合腫瘤 MRI靶區(qū)自適應(yīng)區(qū)域生長的最佳閾值構(gòu)建第二

6、階段腫瘤PET和MRI聯(lián)合區(qū)域生長準(zhǔn)則，有效解決單獨(dú)采用PET和MRI勾畫腫瘤靶區(qū)存在的腫瘤、水腫及其周圍正常組織區(qū)分難題，實(shí)現(xiàn)了腫瘤 PET和MRI融合靶區(qū)自適應(yīng)高精度勾畫。
　?。?）通過灰度游程矩陣，提取 MRI圖像的11個(gè)紋理特征量。通過大量實(shí)驗(yàn)，進(jìn)行對比分析，發(fā)現(xiàn) MRI圖像的長游程優(yōu)勢（long run emphasis，LRE）、長游程高灰度級優(yōu)勢（long run high gray-level emphasis，