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目的:为了有效解决单独使用正电子发射断层扫描(PET)和核磁共振成像(MRI)影像勾画大体肿瘤靶区(GTV)存在的肿瘤、水肿及其周围正常组织区分难题.方法:首先选取PET图像上包含肿瘤区域的感兴趣区域(ROI)中标准摄取值(SUV)最大的体素点作为肿瘤区域生长算法的初始种子点,在PET和MRI影像上分别进行第一阶段自适应区域生长.然后从其勾画的肿瘤PET靶区内自动获取肿瘤的最小SUV值,并联合肿瘤MRI靶区自适应区域生长的最佳阈值构建第二阶段肿瘤PET和MRI联合区域生长准则,进行第二阶段区域生长,完成PET与MRI融合靶区勾画.结果:与单独使用PET和单独使用MRI影像的自适应区域生长分割结果相比,参考两位经验丰富的临床放疗专家手工勾画的鼻咽癌MRI GTV,本文方法勾画的融合GTV与MRI GTV具有最高相似性,且同时具有较高灵敏性和较高特异性.结论:本文方法可实现头颈部肿瘤PET与MRI融合大体肿瘤靶区自适应高精度勾画.

作者:刘国才;胡泽田;朱苏雨;袁媛;刘科;吴峥;赵许平;聂茂;张九堂

来源:中国医学物理学杂志 2016 年 33卷 3期

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刘国才;胡泽田;朱苏雨;袁媛;刘科;吴峥;赵许平;聂茂;张九堂
来源:
中国医学物理学杂志 2016 年 33卷 3期
标签:
正电子发射断层扫描 核磁共振成像 图像分割 自适应区域生长 靶区勾画 头颈癌 positron emisson computerized tomography magnetic resonance imaging image segmentation adaptive region growing segmentation of target volume head and neck cancer
目的:为了有效解决单独使用正电子发射断层扫描(PET)和核磁共振成像(MRI)影像勾画大体肿瘤靶区(GTV)存在的肿瘤、水肿及其周围正常组织区分难题.方法:首先选取PET图像上包含肿瘤区域的感兴趣区域(ROI)中标准摄取值(SUV)最大的体素点作为肿瘤区域生长算法的初始种子点,在PET和MRI影像上分别进行第一阶段自适应区域生长.然后从其勾画的肿瘤PET靶区内自动获取肿瘤的最小SUV值,并联合肿瘤MRI靶区自适应区域生长的最佳阈值构建第二阶段肿瘤PET和MRI联合区域生长准则,进行第二阶段区域生长,完成PET与MRI融合靶区勾画.结果:与单独使用PET和单独使用MRI影像的自适应区域生长分割结果相比,参考两位经验丰富的临床放疗专家手工勾画的鼻咽癌MRI GTV,本文方法勾画的融合GTV与MRI GTV具有最高相似性,且同时具有较高灵敏性和较高特异性.结论:本文方法可实现头颈部肿瘤PET与MRI融合大体肿瘤靶区自适应高精度勾画.