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《东南大学》 2017年
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基于MRI的多维放疗技术若干关键问题的研究

李振江  
【摘要】:据WHO统计肺癌的发病率和死亡率均居恶性肿瘤的首位,放射治疗是重要的治疗首段之一。尽管以影像引导放疗和调强放疗为首的放疗技术近年来发展迅速,但肺癌放疗疗效仍不理想,其中放射治疗过程中肿瘤运动及肿瘤内部的生物异质性是影响肿瘤控制率的重要因素。呼吸运动是导致肿瘤运动的一个重要因素。其运动特点在宏观上表现出周期性,但从微观时刻观察又具有明显的偶然性,这就导致呼吸运动很难统一去描述,从而成为影响临床放射治疗精度的重要因素。放疗中呼吸运动会引起肿瘤空间位移和肿瘤形变,造成靶区内剂量分布下降,结果就是肿瘤的漏照和正常组织的误照。为了减轻呼吸运动的影响,现在常用的方式是靶区范围的外扩,憋气,呼吸门控,肿瘤跟踪等方式,但上述方式都有各自的缺陷,无法很好的满足现代"精准放疗"的需要。核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)可以提供组织的解剖及功能信息,且无电离辐射,因此成为图像引导放疗的研究热点。随着适形调强及自适应放疗技术的发展,放疗中除了要关注肿瘤运动的时空信息外,基于图像的功能信息即生物异质性问题(靶区内肿瘤细胞分布不均匀性、肿瘤细胞和正常组织的放射敏感性差异等)也同样需要非常重视。因此,如何将肿瘤组织的功能信息有机的融入放射治疗中,以提高肿瘤的局部控制率,同时减少放射损伤,就变得愈加重要。综上所述,在临床上亟需一种模型能准确描述呼吸和肿瘤运动,以便在治疗过程中精确跟踪肿瘤,提高肿瘤控制率,减少正常组织的损伤。同样也亟需一种功能影像的图像分析技术,通过获得的分析结果,准确描述肿瘤的生物异质性,进而预测肿瘤对于治疗的敏感性、评估疗效、反映损伤。本文便是基于上述两方面的临床需求开展了如下研究。首先开展了基于MRI的呼吸运动模型的研究,在总结已有的运动模型基础上,提出对现有模型的改进,建立了一种无创的呼吸信号提取技术,回顾性的重建四维核磁图像(Four dimensional Magnetic Resonance Imaging,4D-MRI);结合了 MRI 的影像信息,利用放射组学中纹理分析技术获得肿瘤部分的生物异质性,对肿瘤进行分类,对疗效和生存期进行预测。概括全文的研究成果和贡献,主要集中在以下三个方面:第一,利用动态二维MR扫描序列,建立基于皮肤表面多点的呼吸运动模型。利用同一时间采集的多个标记点的位置表征当前的呼吸状态。不同于通常采用的基于单个标记点的呼吸相位的概念,多标记点表示的呼吸状态反映了更为丰富的呼吸模式变化。然后,基于呼吸状态的回顾性图像分离技术获得4DMR图像,确定不同呼吸状态下肿瘤的位置、形状。统计多点呼吸信号的幅值、速度和肿瘤的位置,建立一种能反映皮肤表面与肿瘤之间的个体化运动关系的回顾式4D-MRI技术。第二,利用放射组学纹理分析技术去描述肿瘤内部生物异质性。研究主要分为两个部分:应用MR图像的纹理分析对肿瘤的分类进行了相关研究;利用功能MR图像的纹理分析技术对ESCC患者的疗效和预后进行了预测。详细阐述了上述结果的原因机理和在临床应用中的价值。第三,为了进一步验证放射组学的应用价值,分析获得的参数的可靠性,本文进行了相关研究。首先探讨的是采用不同灰度归一化策略是否会对图像的纹理结果产生影响,其次也研究了不同层厚的MR扫描方式是否会对纹理结果产生影响。由于灰度归一化是进行图像处理的第一步,它的可靠性决定了整个实验可靠与否,再有通用性一直是放射组学关注的重点,不同设备,不同扫描参数又是制约通用性的重要原因,因此上述两项研究均具有重要实用价值和意义。
【学位授予单位】:东南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:R730.55;TP391.41

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