简介：摘要放疗是淋巴瘤综合治疗的重要组成，在不同病理亚型、不同化疗反应患者中可以实施根治性、巩固性或姑息性放疗。随着化疗演进和对放疗长期不良反应的研究，近10年淋巴瘤放疗靶区和剂量发生巨大变革。本指南针对中国发病率较高的淋巴瘤亚型，选择放疗科最常见的淋巴瘤放疗情形，结合国内外研究数据、当今国内外指南和专家意见，以当前最优化的放疗实施流程为目标，建立从体位固定、靶区勾画、处方剂量到计划制订和评估的标准操作流程，以推动临床应用、提高医疗质量、提高临床疗效并减少不良反应。

简介：摘要鼻咽癌的生物学行为决定了其靶区范围大且极度不规则，并被周围众多危及器官包绕。调强放疗技术能够满足肿瘤靶区肿瘤体积高剂量覆盖的同时，对周边正常组织进行很好的保护。以调强放疗为基础的综合治疗，使得鼻咽癌患者生存率明显提高，生活质量明显改善。鼻咽癌靶区的准确定义和优良的计划设计是保证鼻咽癌调强放疗疗效的基础。为推动鼻咽癌调强放疗在中国的普及和同质化应用，国家癌症中心/国家肿瘤质控中心组织国内大放疗中心编写了鼻咽癌靶区勾画和计划设计指南。本指南以已发布的国内外相关标准为依据，涵盖鼻咽癌诊疗常规，靶区定义、靶区勾画图谱和治疗计划设计等方面，旨在为国内各医疗单位鼻咽癌调强放射治疗的一致性提供参考依据。

简介：摘要鼻咽癌临床靶区的准确勾画对预防肿瘤的局部复发、提高患者的生存率十分重要。早期调强放疗参照二维放疗经验勾画临床靶区(CTV)，肿瘤局部无复发生存率高，但放疗不良反应严重、患者生活质量低下。在不影响疗效的情况下，缩小CTV范围，减轻放疗的急性与晚期不良反应，成为目前的研究热点。尽管有2010中国鼻咽癌调强放疗靶区设计专家共识与鼻咽癌临床靶区勾画国际指南作为参考，CTV理想的个体化、标准化勾画方案仍有争议。本文综述了国内外鼻咽癌原发灶临床靶区勾画优化的变迁与进展，希望为临床医生提供实践参考。

简介：摘要保乳术加术后放疗是早期乳腺癌标准治疗模式，术后瘤床勾画是保乳术后放疗中极其重要的一环。临床上多依据患者手术记录、术前超声、术后瘢痕、瘤床银夹等常规方法来勾画瘤床，存在很多局限性。近年来，采用新型术腔填充物、术前/术后MRI与定位CT进行图像融合等方法勾画瘤床取得一定进展，未来有望解决术后瘤床缺乏勾画共识和标准的问题。

简介：摘要目的分析和观察在治疗肺癌当中，以胸部MRI检查并进行精确勾画靶区的价值。方法选取本院2015年1月1日至2017年6月1日收治的96例肺癌患者为观察对象；将采取胸部CT检查的48例患者作为对照组，将采取MRI检查的48例患者作为观察组，而后对比和分析两组患者检查和扫描中肿瘤靶区的勾画。结果观察组MRI扫描获取的影像图像，能够通过DWI高信号分辨肿瘤部位，并且可与其他周围的正常组织边界明显区别开；对患者肿瘤靶区的勾画当中，确定边界区分27例，淋巴结转移43例；对照组的CT影像图像可以肉眼对肿瘤部位进行分辨，但是针对肺癌导致肺组织发生的实变情况不能进行有效分辨；确定边界区分21例，淋巴结转移39例。结论在对肺癌患者进行治疗的过程中，与CT检查相比，以MRI检查和扫描能够获得更加精确的肿瘤靶区定位，从而能够进一步确定放疗的剂量。

简介：摘要人工智能是一种使用计算机算法来复制或模拟人类的行为，使机器拥有和人类相似的能力。随着放疗技术的飞速发展，人工智能在放疗的各个阶段均有巨大应用价值。图像分割是人工智能靶区勾画的前提，常用的应用于临床的方法主要包括基于深度学习和基于图谱库的自动分割方法。人工智能勾画危及器官技术较成熟，可显著缩短勾画时间，提高效率；勾画肿瘤靶区初有成就，在精确性方面仍有待进一步提高。人工智能技术使放疗靶区勾画越来越高效，一致性、重复性均得到了明显提升，有望为肿瘤患者提供更加精准及个体化的治疗方案。

简介：摘要乳腺癌术后辅助放射治疗是乳腺癌综合治疗的重要组成部分，规范开展放射治疗对于乳腺癌患者的长期疗效和生活质量都至关重要。本指南涵盖了乳腺癌术后放疗适应证选择、定位、靶区和危及器官勾画、放疗剂量和分割方式、危及器官剂量限制、计划设计等全流程的质量标准，旨在提升国内各放疗单位开展乳腺癌术后放疗的规范化水平，为各单位结合本单位设备特点和患者治疗情况，制定更为细致的标准操作程序提供参考。

简介：摘要目的探讨PET-CT在食管癌靶区勾画中的作用。方法选取我院2013年到2014年收治的22例食管癌患者，在非同机扫描后，分别在PET-CT、CT融合图像上对患者靶区体积进行勾画，PET-CT、CT靶区勾画上的作用比较分析。结果在勾画靶区的CTV、GTV上，PET-CT小于CT。在心脏、肺、脊髓、气管受量上，PET-CT勾画靶区也明显低于CT，以上差异均具有统计学上的意义（P<0.05）。结论以PET-CT图像融合作为基础来进行靶区勾画，并制定放疗计划，可以对周围正常器官和组织予以有效保护，应当在临床上推广应用。

简介：摘要目的验证基于深度学习的宫颈癌靶区自动分割勾画临床适用性。方法选取535例宫颈癌CT影像，参照RTOG及JCOG标准勾画宫颈癌临床靶区(CTV)，经专家审查后作为参考勾画，用于自动分割勾画训练和测试。另从测试组中随机挑选根治4例及术后6例，分别由初、中、高级医师手动勾画CTV。统计Dice系数(DSC)、平均表面距离(MSD)和豪斯多夫距离(HD)用于自动分割勾画测试，以及比较医师手动勾画和自动勾画相对于参考勾画的准确性。同时，分别记录算法和手动勾画耗时。结果数据经VB-Net网络训练得到根治CTV1(dCTV1)、dCTV2、术后CTV1(pCTV1)自动分割模型，自动勾画结果与参考勾画具有较好的一致性(DSC：0.88、0.70、0.86；MSD：1.32、2.42、1.15 mm；HD：21.6、22.4、20.8 mm)。dCTV1算法与三组医师勾画相近(P>0.05)；dCTV2及pCTV1算法均优于初中级医师勾画(P<0.05)，自动分割勾画耗时较手动勾画显著缩短。结论基于深度学习的宫颈癌靶区自动分割勾画准确性与高级医师手动勾画相当，应用于临床中将有助于大幅提高工作效率，具有提高勾画一致性和准确性的潜能。

简介：摘要目的评价PET－CT图像融合在局部复发鼻咽癌调强放疗靶区勾画中的作用.方法首先单独基于MRI行复发鼻咽癌靶区勾画,之后应用PET－CT和MRI共同制定靶区,以共同制定靶区为主,进行调强放疗.结果按PET－CT和MRI共同制定计划,１８例调强放疗患者GTV均较单独应用IMR勾画靶区发生改变,放疗后随访均超过１年,除２例发生反复鼻咽出血,其余未发生残余及复发.结论利用PET－CT和MRI共同勾画靶区对复发鼻咽癌靶区勾画明显有利,近期疗效满意.关键词复发鼻咽癌;PET－CT;调强放疗;靶区勾画中图分类号R７３０．５文献标识码B文章编号１００８－６３１５(２０１５)１２－０５３５－０２

简介：摘要调强放疗是喉癌的主要治疗手段之一，而新版国际共识中喉癌颈部预防照射的靶区勾画仅以N分期进行推荐，未考虑解剖分型、临床分期、病理分化程度等其他临床因素的影响，而且部分颈部靶区勾画范围也存在争议。本文参考颈部外科手术的数据，重点综述声门上型喉癌颈部淋巴结转移规律的相关临床研究，总结声门上型喉癌颈部阳性淋巴结分布特点及影响因素，为根治性放疗中颈部预防照射的精准靶区勾画提供参考。

简介：摘要目的探讨食管癌调强放疗靶区勾画中PET/CT的临床应用。方法选择2016年8月—2017年8月间来我院进行根治性放疗的中段食道癌患者50例，对患者进行CT图像和PET/CT图像进行靶区勾画，比较两种方式的临床效果。结果PET/CT图象靶区勾画的GTV和PTV体积小于CT组，相比差异有统计学意义(P＜0.05)。结论通过PET/CT所获得的图像信息能够取得很高的准确度、灵敏度以及较为详细的解剖信息，淋巴结发生转移的情况以及复发所体现的规律特征，能够为患者制定更加完善的放疗计划。

简介：摘要：影像人工智能是一门技术科学分支，融合CT片、超声内镜（EUS）、MRI和正电子发射断层显像/计算机体层成像（CET/CT）计算机模型和算法来勾画靶区放射治疗模拟于人工的智能，主要自动分析技术在肿瘤靶区及危及器官勾画中应用在医疗领域具有巨大的潜力。影像人工智能融合肿瘤放射治疗靶区勾画多种方法有效联合、提高直肠癌放射治疗靶区勾画精准率应用综述。

简介：【摘要】目的：探究MRI／CT影像融合对鼻咽癌靶区勾画的效果。方法：选择我院2020年1-12月期间收治的鼻咽癌患者43例，分别应用MRI/CT融合与增强CT检查，并通过其图像对鼻咽原发病灶的肿瘤靶区。进行勾画，并计算其比值。将比值分为：比值≤0.9，0.9＜比值＜1.1以及1.1≤比值，如若未介于0.9-1.1之间则差异显著。结果：2种靶区勾画方式的差异较高，MRI/CT主要集中于颅底斜坡髓质浸范围，而增强CT则主要针对于咽旁组织浸润范围。结论：受到MRI与CT影响显示范围的影响，MRI在鼻咽肿瘤的显示方面具有较高优势，MRI/CT能够将二者图像的优势相结合，弥补二者的不足之处，相较于单一检查方式更具准确性，能够保障后续治疗有的放矢，值得进行临床推广应用。

简介：摘要放疗是肺癌特别是局部晚期肺癌患者的主要治疗方式之一。局部晚期肺癌常伴有肺不张，给放疗靶区的勾画带来较大的困难和不确定性，进而影响患者疗效。最新研究表明功能影像具备独特的成像原理，可真实反映肿瘤的增殖、代谢等生物学信息，在区分肺癌与肺不张靶区勾画方面具有应用前景。

简介：摘要目的实现直肠癌靶区和正常组织的自动勾画，提高临床工作效率。方法采用基于卷积神经网络的深度学习方法，架构神经网络，学习并实现自动勾画，比较自动勾画与人工勾画的差异。结果210例直肠癌患者随机分组为190例训练集，20例验证集。测量单个患者完整勾画耗时约10s，CTV的平均Dice为0.87±0.04，其余正常组织的平均Dice均>0.8，CTV的HD指数为25.33±16.05，MDA指数为3.07±1.49，JSC指数为0.77±0.07。结论使用基于全卷积神经网络的深度学习方法可以实现直肠癌靶区的自动勾画，提高工作效率。

简介：摘要目的基于深度反卷积神经网络(DDNN)自动分割技术，探讨其在鼻咽癌靶区和危及器官(OAR)辅助人工勾画的应用价值。方法利用已完成治疗的800例鼻咽癌患者的CT信息，构建基于DDNN算法的端到端自动分割模型，选取10例新的鼻咽癌患者作为研究测试集。通过比较10名初级医师在自动勾画基础上辅助人工勾画(DLAC)与单纯人工勾画(MC)的精确度系数(DICE)、平均一致距离(MDTA)、变异系数(CV)、标准距离偏差(SDD)、勾画时间等参数以评估自动勾画的效果。结果在DLAC组，GTV、CTV的DICE分别为0.67±0.15、0.841±0.032，MDTA分别为(0.315±0.23)、(0.032±0.098) mm，显著优于MC组(P<0.001)。除脊髓、左右晶体、下颌骨外，DLAC组其他OAR的DICE高于MC组，其中下颌骨最高，视交叉最低。此外，相较MC组，DLAC组GTV、CTV、OAR的CV、SDD均显著降低(P<0.001)，总勾画时间节省63.7%(P<0.001)。结论与MC相比，基于DDNN建立的DLAC能更为准确地实现鼻咽癌GTV、CTV和OAR的勾画，可大幅提高医师工作效率及勾画一致性。

简介：摘要目的探索基于卷积神经网络构建前列腺癌术后放疗临床靶区（CTV）及部分危及器官（OAR）自动勾画模型的方法，以提高临床工作效率和靶区勾画统一性。方法回顾性分析由一位放疗医师勾画的117例前列腺癌术后患者CT资料，基于3D UNet设计多分类自动勾画模型CVT-UNet，采用戴斯相似系数（DSC）、95分位豪斯多夫距离（95%HD）和平均表面距离（ASD）评估模型分割能力，比较另外两位医师对测试集自动勾画靶区评估结果的差异。再随机收集78例由其他医生治疗的患者进行模型外部验证，比较两位医师评价的差异。结果测试集前列腺瘤床区（CTV1）、盆腔淋巴结引流区（CTV2）、膀胱和直肠的平均DSC分别为0.74、0.82、0.94和0.79。临床评分显示：两位医师对CTV2和OAR的勾画达成了更多的共识；而对CTV1的勾画则共识较少，故评分差异较大。结论基于卷积神经网络构建用于术后前列腺癌CTV及相关OAR的自动勾画模型可行，但前列腺瘤床区的自动分割仍需改善。

简介：摘要目的在U-net卷积神经网络基础上设计出混合注意力U-net (HA-U-net)网络用于全脑全脊髓临床靶体积(CTV)自动勾画，并与U-net自动分割模型分割结果进行比较。方法研究回顾了110例全脑全脊髓患者数据，选择80例用于训练集，10例用于验证集，20例作为测试集。HA-U-net以U-net为基准网络，在U-net网络输入端加入双注意力模块，同时在跳跃连接中加入注意力门模块来建立全脑全脊髓CTV自动勾画网络模型。评估参数为戴斯相似性系数、豪斯多夫距离和精确率。结果HA-U-net网络得到戴斯相似性系数为0.901±0.041，豪斯多夫距离为(2.77±0.29) mm，精确率为0.903±0.038，结果均优于U-net网络分割结果(均P<0.05)。结论HA-U-net卷积神经网络可以有效提升全脑全脊髓CTV自动分割的精度，有助于医生提高工作效率与勾画一致性。

简介：摘 要：鼻咽癌是我国最常见的恶性肿瘤之一，占头颈部肿瘤发病率的首位，在我国南方分布较多，目前鼻咽癌的主要治疗手段以放疗为主。随着医学影像技术的发展，CT、MRI逐渐成为了诊断治疗该疾病的主要手段。为了挽救晚期鼻咽癌患者，更好的保护其鼻咽部周围重要的组织器官，尽可能提高肿瘤靶区内的剂量，这就需要精确地靶区勾画指导调强放疗。本文针对目前CT、MRI及CT/MRI融合在鼻咽癌调强放疗靶区勾画的研究成果进行总结，以期对鼻咽癌的精准放疗提供更多证据，为临床减少患者放疗副作用提供帮助。