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：戴红娅; 钟良志; 杨定强; 周一兵

来源：医疗卫生装备, 2015, 36(02): 71-74.

• 四维CT
• 最大密度投影
• phase-binning
• amplitude-binning

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GTV10p、GTVMIPp、GTV10a、GTVMIPa,比较四者的体积和中心坐标差异。结果 :外周型:GTV10p/GTVMIPp、GTV10a/GTVMIPa、GTV10p/GTV10a、GTVMIPp/GTVMIPa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:GTV10p/GTVMIPp、GTV10a/GTVMIPa、GTV10p/GTV10a、GTVMIPp/GTVMIPa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。

• 单位
  第三军医大学新桥医院