图像引导放疗中的锥束 CT 灌注成像方法
图像引导放疗中的锥束 CT 灌注成像方法
摘 要: 为了实现图像引导放疗与功能成像结合的功能图像引导放疗，研究运用图像引导放疗中的锥束 CT 影像设备进行 CT 灌注成像的可能性。为了解决锥束 CT 不能快速成像，进而不能获取准确的体素时间 密度曲线( IDC) 的问题，提出了一种基于投影数据的体素密度建模方法。首先，运用计算机仿真技术模拟出锥束 CT 投影数据; 然后，对各体素密度值进行数学建模; 最后，利用计算机最优化值求解技术，编程
　　摘 要: 为了实现图像引导放疗与功能成像结合的功能图像引导放疗，研究运用图像引导放疗中的锥束 CT 影像设备进行 CT 灌注成像的可能性。为了解决锥束 CT 不能快速成像，进而不能获取准确的体素时间 密度曲线( IDC) 的问题，提出了一种基于投影数据的体素密度建模方法。首先，运用计算机仿真技术模拟出锥束 CT 投影数据; 然后，对各体素密度值进行数学建模; 最后，利用计算机最优化值求解技术，编程实现模型具体参数的计算。实验证明，该模型得到的TDC 和 DCE-CT 实测获得的 TDC 有很高的吻合度。该模型实现图像引导放疗中的锥束 CT 灌注成像是可行的。
　　0 引言
　　肿瘤放射治疗是利用放射线和各类 X 射线治疗机或加速器产生的 X 射线、电子线、质子束及其他粒子束等治疗恶性肿瘤的一种方法。放射治疗已经历了一个多世纪的发展历程，直到目前仍是恶性肿瘤重要的局部治疗方法。大约 70%的癌症病人在治疗癌症的过程中需要用放射治疗，约有 40%的癌症可以用放疗根治[1]。
　　图像引导放疗( Image-Guided Radiation Therapy，IGRT)是继三维适形放疗 ( Three Dimensional Conformal RadiationTherapy，3DCRT) 和调强放疗 ( Intensity Modulated Radiation　　Therapy，IMRT) 之后的又一种新的放疗技术[2 -3]。它将放射治疗与影像设备相结合，每次治疗前采集相关的影像学信息来确定治疗靶区是否与治疗前计划的靶区一致，并在必要时　　进行位置和剂量分布的校正。
　　图像引导放疗的发展是以图像引导设备的发展为基础的。临床应用的图像引导设备中的锥束 CT 基于大面积非晶硅数字化 X 射线探测板，可以直接得到体积图像，又可以直接整合到直线加速器上。CBCT 分为 KV-CBCT 和 MV-CBCT两种。其中 KV-CBCT 空间分辨率高，密度分辨率也足以分辨软组织。而且该系统射线利用率高的特点使它可以实时监测。因此 CBCT 具有 X 线透视、摄片和容积成像等功能，成为目前 IGRT 研究的热点[4 -5]。
&&&&&& 随着近年来功能影像技术的发展，医学影像学从传统的形态学诊断模式，逐步转向形态、功能兼顾的现代影像学[6 -7]。功能影像技术可以在放疗时对靶区中代谢程度不同的区域，实施不同的剂量照射，并可能在肿瘤早期发现病变，用很小的照射视野和较低的照射剂量就可以根治恶性肿瘤。因此，在图像引导放疗中的锥束 CT 上进行灌注成像方法的研究具有重要的意义。
　　1 CT 灌注和锥束 CT 扫描的问题
　　CT 灌注是功能成像之一。它是通过在静脉团注对比剂后，对选定层面进行同层动态扫描，获得该层面内每一像素的TDC，再利用不同的功能模型计算出肿瘤或其他组织内的血　供特性生理参数，以此来评价组织器官的灌注状态，揭示组织的功能[8 -9]。因为锥束 CT 的一般成像时间为几十秒以上，不能满足快速获取功能图像的要求，所以使用 CBCT 重建后的体积图像不能简单地使用 CT 灌注中现存的血流动力学模型来计算功能参数。但是在 CBCT 单周扫描的时间内组织器官灌注的血流动力学参数值不会有明显变化，因此本课题组研究利用低速锥束 CT 扫描一周( 本文设定为 120 s) 获得的投影数据和建立的数学模型得到体素近似 TDC 的方法。
　　2 功能模型的求解
　　实验材料为植入 VX2 型肿瘤的新西兰大白兔( 多伦多玛格丽特公主医院) ，肿瘤植入两周后进行 DEC-CT 扫描获得的序列图像。由于实验条件所限制，本课题在研究过程中没有生物体器官锥束 CT 扫描数据，因此本文选择中心切片组中的典型肿瘤边缘区域 ( 9 &9 像素大小，包括肿瘤和部分正常组织) 为研究对象进行投影数据的模拟。研究区域为图 1 中矩形区域。
2. 1 获取投影数据
　　根据 CT 成像原理: 投影至探测器上同一像元的所有像素的灰度值之和能够反映投影过程中 X 射线在透射路径上的衰减程度。因此，可以利用物体各个断层的灰度图像来模拟投影数据[10]。CBCT 系统扫描时的两种情形如图 2 ～ 3 所示。
　　投影数据模拟的具体步骤如下。
　　1) 设 A 为切片上的某个像素点。在 & 角度下，设 A 点在物体坐标系iO3j 下的坐标为( i，j) ，则 A 点在坐标轴i'Oj' 上的坐标( i'，j') ，其中:
　　2) 经过旋转坐标变换，得到 A 点在 YOT 坐标系上的坐标( y1，y2) :
　　4) 计算各像素点在探测器上的投影位置。由于探测器上的像元是离散分布的，所以采用邻近插值的方法取 G 点的位置。
　　5) 存储某个角度下每个像元的投影值，并将投影到相同位置的像素点的灰度值进行累加。
　　6) 旋转至下一角度( 增量为 3&) ，重复上面的操作，直到旋转到 360&。探测器上的投影等于投射它上面的每条射线经过的体素点的密度值的叠加。
　　2. 2 建立功能模型
　　CT 灌注中对比剂浓度的变化可用伽马函数来描述[11]:
　　从图 4 可看出，在对比剂未达到峰值前，拟合得很好; 在对比剂达到峰值之后，从现有模型获得的和实测得到的 TDC完全偏离。
　　一般情况下，恶性肿瘤的 TDC 趋势多表现为速升速降型，即曲线快速上升达到峰值后快速下降，然后呈水平或微上升趋势走势，这反映了肿瘤内新生血管丰富等状况。结合这一理论，作者考虑到曲线到达峰值以后的变化趋势符合反正切函数的变化趋势，因此对模型进行了修改。加入了一个反正切函数以描述对比剂达到平衡后的状态; 参数K 是增值系数，可以增加 a、b 的值达到同样的效果，为了减小简化公式，取消了此参数; 对函数分段，加入物体在未注入对比剂时的密度值 P，以描述对比剂未到达扫描位时的状态。并进行了优化，结果如下:
　　2. 3 实验过程
　　以 Matlab 7.0 为工具，利用最优化求解技术，在所用材料数据 的 合 理 参 数 范 围 内 ( a( 1.00 ～ 4.00) ，b( 0.180 ～0. 200) ，c( 15 ～ 55) ，T( 10 ～ 20) ) 变化各体素的81 组模型参数值。在上述范围内以线性搜索的方式计算出不同的 X( t) 值，当在各投影方向上的体素点的 X( t) 值和与投影到探测器上的投影值最接近时，确定此参数组为各体素点的最佳参数组。
2. 4 实验结果
　　感兴趣区体素点模型获得的 TDC 与 DCE-CT 扫描获得TDC 对比如图 5 ～ 8 所示( 以第 1 ～ 36 个体素点为例) 。
　　对比模型求得的密度值曲线和实际测量得到的密度值曲线，可以发现经过修改，曲线达到峰值后的部分有了很好的吻合度，整体吻合度也很高。
　　3 结语
　　本文首先运用计算机仿真技术模拟出了投影数据，接着在投影数据的基础上建立了体素密度值变化模型，最后利用最优化值求解技术得到了模型参数值。试验证明模型求解TDC 与实测 TDC 有很高的吻合度，在锥束 CT 灌注成像中可以利用此模型得到的 TDC 代替真实 TDC，以解决锥束 CT 扫描的问题。因此，利用本文提出的模型实现图像引导放疗中的锥束 CT 灌注成像是可行的。
　　参考文献:
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