基于多尺度特征感知的胸腔图像危及器官分割

邓仕俊 汤红忠，2* 曾 黎 曾淑英 张东波

1(湘潭大学自动化与电子信息学院,湖南湘潭 411104)

2(湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室,湖南湘潭 411105)

引言

放射治疗是治疗癌症相对有效的手段之一,它是利用放射线(如放射性同位素)产生α、β、γ 射线和各类X 射线等,直接破坏癌变细胞的DNA,使癌细胞停止异常的分裂增殖,从而达到治疗恶性肿瘤的目的[1]。癌变区域附近的健康器官被称为危及器官(organs at risk,OARs)[2],临床医生在放射治疗计划中需要勾画出这些器官的轮廓及边界,其目的是为了将放射剂量集中在靶区内破坏癌细胞,同时避免周边区域的正常组织或器官遭受不必要的辐射。基于患者的计算机断层成像(computer tomography,CT)引导的放射治疗是癌症治疗的重要手段,因此勾画靶区与危及器官是临床放射治疗中的关键任务,这对于提高治疗准确性、避免正常组织的放射性损伤,具有重要的指导意义与研究价值。

胸腔CT 图像中包括了多类重要器官,这些器官体积和边界差异明显,位置集中且解剖关系较为复杂,这些都增加了胸腔CT 图像中器官分割的难度。对传统的危及器官勾画,通常要求临床医生手工勾勒靶区与危及器官的轮廓边界[3]。一般情况下,一个标准的CT 图像包含多张切片,手动勾勒费时费力；在不同时间内,不同医生或同一医生对同一危及器官区域的勾画也有可能存在一定的差异,这些差异会影响治疗计划的质量与优化。因此,实现危及器官的自动分割可以辅助医生高质、高效地完成放射治疗任务。……