余行，何奕松，傅玉川

四川大學(xué)華西醫(yī)院 放療科，四川 成都 610041

引言

醫(yī)學(xué)影像是實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代精確放療的基礎(chǔ)條件之一。為了得到可接受的劑量分布，放療醫(yī)生通常在CT圖像上直接或匹配MRI、PET-CT等影像聯(lián)合勾畫靶區(qū)及危及器官[1-2]，然后由物理師或劑量師基于CT圖像設(shè)計(jì)治療計(jì)劃，其中的劑量計(jì)算基礎(chǔ)是電子密度與CT值的轉(zhuǎn)換關(guān)系[3-4]。CT值是與物質(zhì)吸收系數(shù)相關(guān)的相對(duì)值，其HU數(shù)值通常為-1000～3000。若將空氣的CT值設(shè)為-1000 HU，對(duì)于骨或者密度高于骨的組織或物體而言，其CT值可超過1000 HU。

常見的CT影像位深為12或16，對(duì)應(yīng)的灰階數(shù)可達(dá)4096或65536，而人眼可識(shí)別的灰階數(shù)不超過900[5]。因此當(dāng)使用CT影像進(jìn)行臨床診斷時(shí)，需要調(diào)整其顯示模式，其中窗寬（Window Width，WW）/窗位（Window Level，WL）是CT圖像顯示的可調(diào)節(jié)屬性之一，優(yōu)化最佳WW/WL有助于疾病的診斷[6]。在勾畫放療相關(guān)的危及器官時(shí)，對(duì)應(yīng)不同的身體部位或器官也有推薦的WW/WL，例如對(duì)肺進(jìn)行勾畫時(shí)使用肺窗（-1150～350 HU），對(duì)心臟進(jìn)行勾畫時(shí)使用縱隔窗（-160～240 HU）[7-8]。WW/WL的調(diào)節(jié)不僅提高了對(duì)比度，同時(shí)也可以排除無關(guān)組織及器官的影響。

由于CT圖像的成像受多種因素如CT裝置、管電壓、對(duì)比劑或重建等因素的影響，無論是傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像處理算法，還是近年來興起的基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像處理方法[9]，都需要將WW/WL調(diào)節(jié)作為重要的預(yù)處理步驟。WW/WL調(diào)節(jié)可分為固定WW/WL調(diào)節(jié)與非固定WW/WL調(diào)節(jié)。Huo等[10]研究表明使用固定WW/WL調(diào)節(jié)對(duì)腹部CT圖像給予軟組織窗（160～240 HU）的轉(zhuǎn)換后能改善右腎及胃的分割結(jié)果。Lee等[11]研究表明通過自適應(yīng)WW/WL轉(zhuǎn)換能夠提高顱內(nèi)出血及結(jié)石的檢出率。通常而言，對(duì)于來自相同CT設(shè)備、具有相同重建核數(shù)及掃描參數(shù)的數(shù)據(jù)集，固定WW/WL轉(zhuǎn)換往往有較好且較穩(wěn)定的分割結(jié)果；而非固定WW/WL轉(zhuǎn)換常用于數(shù)據(jù)集來源不同或掃描條件不同等條件下的醫(yī)學(xué)圖像分割或醫(yī)學(xué)目標(biāo)檢測(cè)，且可影響基于深度學(xué)習(xí)的圖像自動(dòng)分割結(jié)果或目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果[10-12]。不同的非固定WW/WL轉(zhuǎn)換在特定情況下能夠改善圖像分割的結(jié)果，但尚未有研究探討常見的固定WW/WL對(duì)于自動(dòng)分割結(jié)果的影響。

本文以肺癌放療涉及的危及器官為例，利用公開數(shù)據(jù)集，通過對(duì)胸部影像CT進(jìn)行固定WW/WL的調(diào)節(jié)處理，探究臨床上常見的不同固定WW/WL對(duì)于肺癌放療中基于深度學(xué)習(xí)的危及器官自動(dòng)勾畫結(jié)果的影響，同時(shí)驗(yàn)證圖像預(yù)處理對(duì)于影像自動(dòng)分割的作用。

1 材料與方法

1.1 影像資料

該研究中使用的數(shù)據(jù)集來源于2017年肺癌分割比賽的公開數(shù)據(jù)集[13]，危及器官包括心臟、食管、脊髓、左肺和右肺。公開數(shù)據(jù)集中共60例CT數(shù)據(jù)，分別來自3個(gè)不同的癌癥中心，每個(gè)中心20例。所有的CT掃描均包括整個(gè)胸部，層數(shù)為103～279，CT重建矩陣為512×512，層厚為1.25～3.0 mm，像素大小為0.98～1.37 mm。

1.2 固定窗寬/窗位調(diào)節(jié)方法

WW/WL作為CT影像顯示的可調(diào)節(jié)屬性，能夠幫助醫(yī)生獲得更為清晰的CT影像。根據(jù)不同的WW/WL值，CT影像被相應(yīng)地轉(zhuǎn)為灰度圖像，灰度值為0～255，0為黑色，255為白色。本研究中，CT圖像與灰度圖像的轉(zhuǎn)換方法如式(1)所示。

假設(shè)CT圖像中一個(gè)像素的CT值為f(i)，g(i)為經(jīng)過WW/WL調(diào)節(jié)后的像素值，其中m=WL-0.5WW，n=WL+0.5WW。WW/WL的調(diào)節(jié)方法如圖1所示。

圖1 WW/WL調(diào)節(jié)的示意圖

1.3 分割網(wǎng)絡(luò)及實(shí)施方法

為了評(píng)估不同固定WW/WL對(duì)于圖像自動(dòng)分割效果的影響，在訓(xùn)練前首先對(duì)圖像進(jìn)行WW/WL調(diào)節(jié)，選取了5種不同的WW/WL，其中4種為臨床上常見的預(yù)設(shè)WW/WL[14]，包括軟組織窗（-140～260 HU）、縱隔窗（-160～240 HU）、骨窗（-450～1050 HU）、肺窗（-1150～250 HU），另外一種為全WW/WL（Whole Intensity Range，WIR），其轉(zhuǎn)換示意圖如圖2所示。本研究選取2D-Unet[15]作為深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)框架，同時(shí)隨機(jī)選取數(shù)據(jù)集中的48例作為訓(xùn)練和驗(yàn)證集，余下12例作為測(cè)試集。在訓(xùn)練與測(cè)試時(shí)均對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行相同的WW/WL調(diào)節(jié)處理。除了WW/WL調(diào)節(jié)外，其他處理操作都相同。同時(shí)，為了排除其他誤差，本研究未使用數(shù)據(jù)擴(kuò)增、遷移學(xué)習(xí)等其他提高分割效果的措施。該網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練在GeForce RTX 3090上進(jìn)行，使用Pytorch 1.8.1和Python 3.8進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練損失函數(shù)為Dice損失函數(shù)，圖像大小為512×512，epochs為60，batch size為8，學(xué)習(xí)率為0.0001。實(shí)驗(yàn)的總體方法如圖3所示。

圖2 同一層面不同的WW/WL調(diào)節(jié)示意圖

圖3 實(shí)驗(yàn)流程圖

1.4 評(píng)估方法

1.4.1 Dice相似性系數(shù)

Dice相似性系數(shù)（Dice Similarity Coefficient，DSC）是醫(yī)學(xué)圖像分割中常用的指標(biāo)，其計(jì)算公式如式(2)所示。

其中|A|代表醫(yī)生勾畫的分割區(qū)域，|B|代表自動(dòng)分割區(qū)域，|A∩B|代表A和B的交集。DSC的數(shù)值介于0～1之間，其中1表示圖像之間完全重疊，0表示完全沒有重疊，數(shù)值越高代表分割效果越好。

1.4.2 Hausdorff距離

對(duì)于兩個(gè)給定的集合A和B，最大Hausdorff距離（Hausdorff Distance，HD）定義如式(3)～(4)所示。

其中||a-b||是歐幾里得距離，a和b分別是A和B邊緣上的點(diǎn)，同時(shí)h(A,B)通常被稱為直接HD。

95% HD與最大HD相似，但95%HD基于A和B中邊界點(diǎn)之間距離的第95個(gè)百分位的計(jì)算，其目的在于消除極端點(diǎn)對(duì)于分割結(jié)果的影響。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

2 結(jié)果

2.1 不同固定WW/WL調(diào)節(jié)對(duì)肺癌危及器官進(jìn)行自動(dòng)分割的DSC值

利用不同固定WW/WL調(diào)節(jié)對(duì)肺癌危及器官進(jìn)行自動(dòng)分割的結(jié)果如表1和圖4～5所示。就心臟而言，其最佳分割DSC值為軟組織窗（0.895±0.055），食管的分割DSC在縱隔窗表現(xiàn)最好（0.802±0.044）；左肺在肺窗DSC值（0.941±0.024）表現(xiàn)最好，右肺在骨窗DSC值（0.956±0.019）表現(xiàn)最好，脊髓在WIR下分割DSC值結(jié)果（0.908±0.025）最好。

表1 不同WW/WL調(diào)節(jié)下危及器官的分割結(jié)果

圖4 不同WW/WL調(diào)節(jié)下的分割結(jié)果對(duì)比

圖5 不同危及器官在不同WW/WL下的DSC值分割對(duì)比

就左、右肺及脊髓在不同WW/WL下的DSC分割結(jié)果而言，不同WW/WL調(diào)節(jié)對(duì)于其分割結(jié)果無顯著影響（P=0.057、0.090、0.894），如表2～3所示。對(duì)于食管和心臟而言，不同WW/WL調(diào)節(jié)對(duì)于其分割結(jié)果有顯著影響（P<0.001）。

2.2 不同固定WW/WL調(diào)節(jié)對(duì)肺癌危及器官進(jìn)行自動(dòng)分割的95%HD

脊髓在不同WW/WL調(diào)節(jié)下的分割結(jié)果無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（P=0.116）；左肺、右肺、食管及心臟在不同WW/WL下的分割結(jié)果均有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（P=0.005、0.001、<0.001、0.007），結(jié)果如表2、表4所示。

表2 不同WW/WL調(diào)節(jié)對(duì)危及器官勾畫影響的P值

表3 不同WW/WL對(duì)食管和心臟勾畫結(jié)果DSC的影響

表4 不同WW/WL對(duì)左右肺、食管和心臟勾畫結(jié)果95%HD的影響

3 討論

本研究首次利用了五種常見的固定WW/WL調(diào)節(jié)對(duì)肺癌的危及器官進(jìn)行了自動(dòng)勾畫并就不同的固定WW/WL轉(zhuǎn)換后的分割結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，發(fā)現(xiàn)心臟的最佳分割DSC值出現(xiàn)在軟組織窗，食管的最佳DSC值出現(xiàn)在縱隔窗，左肺最佳分割DSC值出現(xiàn)在肺窗，右肺最佳DSC值出現(xiàn)在骨窗，脊髓的最佳分割DSC值出現(xiàn)在WIR。

CT影像的WW/WL調(diào)節(jié)不僅常應(yīng)用于臨床診斷，也應(yīng)用于放療的靶區(qū)及危及器官勾畫。在RTOG-116號(hào)報(bào)告中，推薦在肺窗條件下勾畫危及器官肺，在縱隔窗條件下勾畫心臟。近年來，深度學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于放療靶區(qū)及危及器官的自動(dòng)勾畫，而固定WW/WL調(diào)節(jié)也成為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理的重要步驟，因此，有必要探討臨床上常見的固定WW/WL調(diào)節(jié)對(duì)放療危及器官自動(dòng)勾畫的影響。本研究表明，對(duì)于脊髓而言，不同的WW/WL調(diào)節(jié)無論對(duì)DSC還是95%HD，均無明顯影響。但對(duì)肺而言，WW/WL的調(diào)整有利于降低勾畫偏離較大的現(xiàn)象。對(duì)于食管和心臟而言，不同的WW/WL對(duì)其勾畫結(jié)果影響較大，但其最佳WW/WL調(diào)節(jié)與臨床上推薦使用的WW/WL調(diào)節(jié)基本一致。

對(duì)于肺癌危及器官中的大部分器官如左右肺、食管及心臟而言，利用WW/WL調(diào)節(jié)對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理大多能得到優(yōu)于不進(jìn)行預(yù)處理的結(jié)果。而作為醫(yī)學(xué)圖像處理任務(wù)中預(yù)處理的重要步驟或影像診斷中的重要步驟，除了常規(guī)對(duì)WW/WL進(jìn)行固定調(diào)節(jié)外，有不少的研究也就非固定WW/WL進(jìn)行了研究。Sundaran等[16]利用深度學(xué)習(xí)的方法消除MRI背景中的無關(guān)像素從而尋找一個(gè)最佳的WW/WL。Hoogi等[12]利用自適應(yīng)局部窗口對(duì)CT和MRI上的肝臟病變進(jìn)行了分割并取得了較好的分割結(jié)果。由于不同掃描機(jī)器、不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)掃描程序、不同個(gè)體之間的差異，最佳WW/WL并不固定，因此非固定WW/WL調(diào)節(jié)的應(yīng)用能夠提高分割結(jié)果的泛化性。但是這并不意味著非固定WW/WL調(diào)節(jié)是優(yōu)于固定WW/WL調(diào)節(jié)的，Huo等的研究結(jié)果表明對(duì)于來自相同CT設(shè)備、具有相同重建核數(shù)及掃描參數(shù)的數(shù)據(jù)集而言，固定WW/WL調(diào)節(jié)反而具有較好的分割結(jié)果[10]。如何將固定WW/WL調(diào)節(jié)和適應(yīng)性調(diào)節(jié)結(jié)合起來得到最優(yōu)化的圖像處理結(jié)果，仍是今后需要進(jìn)一步探討的課題。

由于本研究的目的是探究不同固定WW/WL調(diào)節(jié)對(duì)于危及器官自動(dòng)分割結(jié)果的影響，而不是追求最佳分割結(jié)果，因此只選擇了最簡單的2D-Unet網(wǎng)絡(luò)作為自動(dòng)分割工具。另外，本文只就肺癌的危及器官分割進(jìn)行了研究，并未涉及頭頸、腹部及盆腔的危及器官，未來還需要就其他部位的危及器官進(jìn)行深入研究。

4 結(jié)論

不同固定WW/WL調(diào)節(jié)對(duì)不同危及器官的影響不同，在進(jìn)行自動(dòng)分割時(shí)應(yīng)選取合適的WW/WL值，可大致參考臨床推薦WW/WL值。