AccuContour軟件自動勾畫鏡面人患者4D-CT圖像心臟結構的應用分析

時飛躍，秦偉，趙紫婷，王敏，趙環宇，魏曉為

1. 南京醫科大學附屬南京醫院（南京市第一醫院） a. 腫瘤放療中心；b. 醫療設備處，江蘇 南京 210006；2. 南京醫科大學 醫學物理研究中心，江蘇 南京 210029

引言

鏡面人，又稱鏡子人或鏡像人，鏡面人的心臟、肝臟、脾臟等器官的位置與正常人相反，心臟、脾臟位于右邊，肝臟在左邊，心、肝、脾的位置好像是正常人臟器的鏡中像[1]。對于鏡面人放療患者，放療醫師在其定位CT圖像上勾畫上述危及器官時，與普通放療患者不同，需要改變左右習慣來進行認真勾畫。在腫瘤放療工作中，心臟是胸部腫瘤患者的重要危及器官之一，需要進行精確勾畫并對其劑量進行認真評估[2]。近年來，隨著人工智能技術的不斷發展，出現了多種基于圖譜庫或基于深度學習的自動輪廓勾畫軟件，可用于危及器官和部分腫瘤靶區的自動勾畫[3-4]。然而，由于鏡面人在腫瘤患者中的比例很小，目前為止自動勾畫的相關研究均沒有涉及鏡面人患者，尚無對鏡面人患者的危及器官進行自動勾畫效果測評的研究，商用自動勾畫軟件是否能夠準確勾畫鏡面人患者的危及器官尚無數據支持。廈門Manteia公司基于深度學習的AccuContour軟件，能夠自動勾畫心臟等多種危及器官，已有研究對AccuContour軟件自動勾畫腫瘤患者危及器官的效果進行了分析與評價[5]。因此，本研究選取某位鏡面人患者的10套四維CT（4D-CT）圖像序列，應用AccuContour軟件自動勾畫心臟結構，對自動勾畫的可行性和準確性進行測試和評估，為使用相關軟件自動勾畫鏡面人患者的危及器官提供數據參考。

1 材料與方法

1.1 病例選擇

選取2019年7月南京醫科大學附屬南京醫院（南京市第一醫院）收治的1例肺癌患者進行研究。該患者為男性，年齡70歲，圖1所示為其某層CT圖像橫截面及相應的冠狀面和矢狀面圖像截圖。使用西門子Sensation Open CT模擬機，配合瓦里安RPM系統，對該患者行定位CT掃描，患者仰臥位，重建10套呼吸時相（0，10%，……，90%）的CT序列，層厚3 mm，層間距3 mm。鏡面人放療患者非常少，即使是較大的腫瘤放療中心，收集10例以上的CT圖像序列也很困難。恰好本部門收治的該患者需要使用4D-CT圖像輔助勾畫腫瘤靶區，而4D-CT圖像包含了10個呼吸時相的CT序列。因此，我們收集了這10個呼吸時相的CT圖像序列和結構數據進行了本項研究。

圖1 該鏡面人患者某層CT圖像橫截面及相應的冠狀面和矢狀面截圖

1.2 AccuContour軟件

AccuContour軟件是由Manteia（中國）公司開發的一款基于深度學習的自動勾畫軟件。該軟件可對放療患者定位CT圖像中頭頸部、胸部、腹部和下腹部的多種危及器官和部分腫瘤靶區（鼻咽癌、食管癌、直腸癌和宮頸癌）進行自動勾畫。本研究中，所用軟件版本號為1.1.5。

1.3 心臟結構勾畫

手工勾畫：放療工作人員使用Eclipse治療計劃系統的手工勾畫工具，在每個時相的CT圖像中勾畫該患者的心臟結構。由于該患者是鏡面人，心臟結構偏右側，與一般患者相反，因此在手工勾畫時需要注意這一點，克服平時勾畫心臟時的習慣。自動勾畫：首先將該患者的10套CT圖像和相關結構文件從Eclipse系統中導出，然后傳輸并導入AccuContour軟件中，最后選擇AccuContour軟件中胸部心臟的自動勾畫模板進行自動勾畫，并記錄自動勾畫時間。

1.4 評價指標

使用AccuContour軟件中的相應工具，獲取自動勾畫和手工勾畫心臟結構的位置數據，然后計算得到位置差異；使用Eclipser的相應工具，獲取心臟體積相關數據，然后計算得到體積差異和形狀一致性相關參數的值。主要通過自動勾畫與手工勾畫兩者之間的體積差異、位置差異、形狀一致性和勾畫時間，評估軟件自動勾畫心臟結構的應用效果。以手工勾畫作為參考數據，以自動勾畫作為測試數據。

（1）體積差異定義如式(1)：

其中V手工和V自動分別代表手工勾畫和自動勾畫的心臟結構體積。

（2）位置差異分別定義如式(2～5)：

其中Δx、Δy和Δz，分別表示x（左右）、y（腹背）和z（頭腳）方向的位置差異，ΔL表示總位置差異。x自動、y自動和z自動分別代表自動勾畫的心臟結構幾何中心在x、y和z方向的坐標；x手工、y手工和z手工分別代表手工勾畫的心臟結構幾何中心在x、y和z方向的坐標。

（3）DSC（Dice Similarity Coefficient，Dice相似性系數）定義如式(6)[6]：

（4）敏感性指數（Sensitivity Index，SI）定義如式(7)[7]：

（5）包容性指數（ Inclusiveness Index，IncI）定義如式(8)[8]：

（6）Jaccard指數（Jaccard Index，JAC）定義如式(9)[9]：

DSC、SI、IncI和JAC四個參數用于評價輪廓形狀一致性，取值范圍均為0～1[10]。DSC值越接近1，表示兩個結構輪廓形狀的相似性越高；SI反映自動勾畫輪廓與手動勾畫輪廓的匹配程度；IncI反映手動勾畫輪廓中包含自動勾畫輪廓的概率；JAC用于度量兩個集合之間的相似性，在0～1的范圍內，JAC數值越大，相似度越高。

1.5 統計分析

對該患者10個呼吸時相的數據，分別對9種參數體積、位置和形狀相關的參數進行統計分析，統計數據包括最大值、最小值、平均值±標準差等；對兩種不同勾畫的體積數據使用配對t檢驗進行比較，對三個方向的位置差異使用配對t檢驗兩兩比較，以P＜0.05為有統計學差異。

2 結果

圖2和圖3分別顯示了該鏡面人患者10套呼吸時相CT序列中心臟結構自動勾畫和手工勾畫的體積和體積差異、位置差異和形狀一致性的數據。表1 所示為體積、體積差異、位置差異和形狀一致性參數的統計數據。

圖2 心臟結構自動勾畫和手工勾畫

圖3 心臟結構自動勾畫和手工勾畫

表1 體積差異、位置差異和形狀一致性參數的統計數據

對兩種不同勾畫的體積數據V手工和V自動，使用配對t檢驗進行比較，P=0.00011＜0.05，差異有統計學意義。對Δx、Δy和Δz兩兩進行配對t檢驗，P值分別為0.032（Δx vs.Δy）、0.00057（Δxvs.Δz）和 8.7×10-6，P值均小于 0.05，差異有統計學意義。

使用AccuContour軟件自動勾畫心臟結構，平均用時約49 s，而本部門工作人員正常勾畫一例心臟結構的時間平均約284 s，使用軟件自動勾畫大約節約了83%的時間。

3 討論

鏡面人，又稱全內臟反位，是一種罕見的先天性解剖異常，表現為右位心臟、正常腹部器官鏡像和其他先天性異常，發生率約0.01%。鏡面人在日常生活中不多見，一般從外表看不出和普通人的區別，但是他們的內臟位置與普通人相反，在CT影像中能明顯看出差異。在腫瘤放療患者中，鏡面人的比例更是很小。近年來，基于圖譜庫和基于深度學習的自動輪廓勾畫軟件（或軟件模塊），在放療中的應用越來越廣泛，如ABAS、MIM、Raystation、Velocity等基于圖譜庫的進口自動勾畫軟件（或軟件模塊）[11-16]，以及 RAIC.OIS、rtStation、DeepViewer、AccuContour等基于深度學習的國產自動勾畫軟件[17-20]。而上述研究中圖譜庫和深度學習訓練集的組成元素，都是普通人患者的CT圖像和手工勾畫的結構，沒有采用鏡面人患者的CT圖像和結構，那么這些自動勾畫軟件對鏡面人患者能否實現正確且準確勾畫。國內學者使用AccuContour軟件，已對一些普通人放療患者進行了自動勾畫方面的研究，顯示了AccuContour軟件自動勾畫危及器官的有效性和準確性[5,20]。本研究對AccuContour軟件自動勾畫鏡面人患者的心臟結構進行了測試和評價。

由圖2及表1可見，除了70%時相外，其余9個時相的ΔV%均為正值，表明自動勾畫的心臟體積普遍略大于手工勾畫的心臟體積，且根據配對t檢驗數據可見，兩種體積數據有統計學差異。由圖3a及表1中的位置差異數據可見，y（腹背）方向的位置差異最小，z（頭腳）方向的位置差異最大，x（左右）方向的位置差異介于兩者之間且接近于y（腹背）方向的數據，三個方向的位置數據互相之間有統計學差異。總位置差異（ΔL）為（2.28±0.45）mm。由圖3b及表1中DSC的統計數據可見，所有DSC值都大于0.89，DSC的平均值達到0.909。一般DSC＞0.7即認為兩個輪廓的重合較好[5]，臨床工作中放射腫瘤醫師認為軟件輪廓勾畫的DSC達0.95左右時，基本不需要調整，或僅需輕微修改[15]。本研究中DSC＞0.89表明，AccuContour軟件自動勾畫心臟結構在形狀一致性方面的整體效果很好。前期我們已使用連心醫療的智能放療云平臺軟件（版本2.0.16）自動勾畫食管癌患者的心臟結構[12]，ΔV%的平均值為17.08%，ΔL的平均值為3.1 mm， DSC的平均值為0.87；已使用安徽慧軟的DeepViewer軟件（版本1.0）自動勾畫乳腺癌患者的心臟結構[13]，ΔV%的平均值為21.43%，ΔL的平均值為3.7 mm，DSC的平均值為0.84。三款軟件自動勾畫心臟結構的數據互相比較可見，AccuContour軟件比當時版本的另外兩款軟件自動勾畫效果更好。圖3b及表1中SI、IncI和JAC三個參數數據，也表明了AccuContour軟件自動勾畫該鏡面人患者的心臟結構由較好的形狀一致性。由勾畫時間的數據可見，使用AccuContour軟件自動勾畫該鏡面人患者的心臟結構，明顯縮短了勾畫時間，提高了放療工作效率。

綜上所述，使用AccuContour軟件對鏡面人偏右側的心臟結構進行自動勾畫，在體積、位置、形狀和時間方面都能夠達到比較好的效果。本工作的不足之處，在于僅對一例鏡面人肺癌患者進行了研究。將來若要對較多鏡面人放療患者進行軟件自動勾畫效果的評估測試，尚需多家醫院的放療部門聯合起來共同開展。

致謝

感謝廈門Manteia公司袁興文和呂云龍在AccuContour軟件使用中提供的技術支持。