《惡性腫瘤生物適形調強放療PET/CT/MRI靶區智慧型勾畫》是依託湖南大學，由劉國才擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：惡性腫瘤生物適形調強放療PET/CT/MRI靶區智慧型勾畫
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：劉國才
- 依託單位：湖南大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
在每年新增的兩百多萬癌症患者中，70%以上需要進行放射治療。生物適形調強放療成功實施的關鍵在生物靶區的高精度勾畫，其本質是腫瘤分子生物特性功能影像PET圖像分割，但腫瘤內部生物特性的各向異性特性和目前臨床腫瘤PET圖像固有的低空間解析度、強噪聲與嚴重的部分容積效應，使高精度的腫瘤放療生物靶區圖像分割非常困難。因此，本項目提出聯合腫瘤PET和高解析度的CT、MRI高階紋理特徵，採用各向異性向量值變分圖像分割模型和水平集方法，集成臨床專家腫瘤靶區勾畫和組織病理知識，進行腫瘤靶區圖像的高精度分割和智慧型勾畫驗證評估臨床研究。為進一步提高靶區分割精度，計畫將高解析度的腫瘤CT、MRI解剖結構信息集成到PET圖像的最大後驗機率統計重建和部分容積效應校正模型中，進行最大化PET圖像空間解析度的統計重建最佳化方法和最小化腫瘤PET部分容積效應校正方法研究。對惡性腫瘤高精度放療具有重要理論和臨床套用研究價值。
結題摘要
近年來，我國癌症患者不斷增加，2015年我國新增癌症患者約430萬，其中，60－70%的患者需要進行放射治療。調強放療成功實施的關鍵在於放療靶區的高精度勾畫，其本質是腫瘤影像PET/CT/MRI圖像分割，但腫瘤內部生物特性的各向異性特性使高精度的腫瘤放療靶區圖像分割非常困難。 為攻克腫瘤放療靶區高精度自動勾畫難題，本項目組系統深入地開展了腫瘤靶區智慧型勾畫研究，發現腫瘤PET、CT、MRI高階紋理特徵有利於區分腫瘤和正常組織器官，並據此發現，提出了一系列的靶區智慧型勾畫新方法。進一步，提出了腫瘤生物調強放療計畫最優處方劑量方法和多目標最佳化方法。同時，項目組還開展了生物調強放療療效等臨床套用研究。本項目研究成果對惡性腫瘤精準放療具有重要理論和臨床套用價值。 目前，本項目組已發表學術期刊論文10篇，國際頂級會議論文3篇，正在由專家評審的期刊論文5篇。設計、開發了腫瘤靶區智慧型勾畫和調強放療計畫軟體系統MBIG-IRT v1.0，已獲得6項計算機軟體著作權。主要成果如下： （1）PET/CT Image Textures for the Recognition of Tumors and Organs at Risk for Radiotherapy Treatment Planning； （2）Molecular Biological Characteristics Based Hierarchical Mumford-Shah Vector-Model for the Delineation of Biological Target Volumes Corresponding to Head and Neck Tumors；（3）Piecewise uniform dose prescription and optimization based on PET-CTimages； （4）頭頸癌PET與MRI融合放療靶區自適應區域生長勾畫； （5）18F-FDG PET-CT功能影像引導下鼻咽癌同步加速生物調強放療療效分析； （6）頭頸部腫瘤分子生物紋理分析與生物靶區自適應勾畫； （7）頭頸部腫瘤PET圖像分割隨機遊走方法； （8）Positron Emission Tomography圖像非局部幾何非線性擴散去噪方法； （9）多方向幾何非線性擴散圖像去噪方法。
