Page 20 - 《中国医疗器械杂志》2026年第1期
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Chinese Journal of Medical Instrumentation                                         2026年 第50卷 第1期

                                                     医  学  人   工  智  能



              约1/3的患儿在确诊时已出现颅内或脊髓转移                      [1-2] 。  院附属新华医院接受CSI治疗的60例MB患儿（治
              全脑全脊髓放疗（craniospinal irradiation, CSI）在           疗时年龄均小于14岁）。每个病例均包含1例 CT
              提高生存率的同时，可能引发神经认知功能下                              平扫和1例对应的高分辨率T1加权序列磁共振
              降、生长发育延缓及脊柱畸形等长期毒副作用                       [3-6] 。  成 像 （ magnetic  resonance  imaging,  MRI） 。 根 据
              颞叶和海马放疗剂量增加会显著损伤记忆和处理                             年龄阈值5岁，将60例患儿分成两组，每组30例：
                               [8]
                   [7]
              速度 。BLUM等 证实成人海马前部和后部在                            ≤5岁组[平均年龄（3.79         ±0.97）岁，其中男16例、
              记忆处理中具有不同功能。保护亚结构可减少放                             女14例]和>5岁组[平均年龄（8.72           ±2.18）岁，其中
              疗毒性，然而儿童器官发育差异和解剖异质性                              男18例、女12例]。本研究同步构建了2023年采集
              导致亚结构及剂量反应模型缺乏系统性研究                       [9-10] 。  的外部独立时序验证队列（n=20），按年龄分为
              MERCHANT等 量化了儿童脑亚结构（尤其是幕                          ≤5岁组[平均年龄（3.47         ±0.65）岁]和>5岁组[平均
                            [11]
              上脑）高剂量与认知下降的显著关联，而剂量体积                            年龄（9.61    ±2.60）岁]，每组10例，用于算法性
              和功能关联的研究依赖于亚结构的精准分割                      [7, 11-12] 。  能验证。CT影像采集范围为头顶上方2 cm至骶骨
              处于成长期的患儿，局部或不均匀的椎体照射会                             下缘5 cm，CT（Brilliance Big Bore, Philips）扫描
              导致脊柱畸形。儿童椎体放疗剂量管理共识要求                             层厚3 mm，3 T MRI（MAGNETOM Verio, Siemens
              勾画椎骨主要骨化中心和生长板，包括椎体和椎                             Healthcare, SiemensAG, Germany）层厚1 mm，层间
              弓 [13-14] 。此外，脑功能区亚结构勾画需融合磁共振                     距1 mm。
              成像等多模态影像         [15-16] 。多部位、多种类亚结构手              1.2    手动勾画
              动勾画复杂耗时，难以纳入常规流程，在实际                                  将CT和MRI影像传至MIM 医学图像处理软件
                                                                 Maestro® Version 6.7.5，MIM Software Inc., Cleveland,
              CSI计划中常被忽视。                                      （
                  基于图谱库（Atlas）的自动勾画方法，需预                        OH, USA），由同一位具有多年影像诊断背景的主
              先建立危及器官（organs at risk, OARs）模板，将                 治医师在CT和MRI融合配准图像上，手动勾画左侧/
              Atlas勾画通过形变配准映射到新病例时，解剖                           右侧颞叶、海马头部、海马体尾部、小脑前叶、小
              结构差异易引发配准误差，而深度学习（deep                            脑后叶、幕上大脑和幕下小脑，同时在CT图像上
              learning, DL）通过数据驱动特征学习展现出更强                      手动勾画椎骨亚结构，包括颈椎、胸椎、腰椎的
                      [17]
              的适应性 。DL卷积神经网络（convolutional neural               所有椎体和左右椎弓，共计5类21个亚结构。脑亚
              network, CNN）架构如U-Net、V-Net及nnU-Net等              结 构 勾 画 参 考 基 于 CT和 MRI的 神 经 肿 瘤 OAR
              在医学图像分割领域表现出色。其中U-Net凭借                           勾画图谱，该图谱由欧洲粒子治疗网络（European
                                                                Particle Therapy Network, EPTN）达成共识     [15] 。海
              输入灵活和高效特征融合能力广泛应用于临床。
                                                                马亚结构被划分为头部（前部）和体尾部（后
              nnU-Net以自动化和自适应特性适用于多种分割任
                                                                                                       [8]
                                                                部），并以侧脑室作为前海马的背侧边界 ，勾画
              务 [18-20] 。CNN在多模态影像分析中具有潜力，但数
                                                                时参照肿瘤放射治疗协作组（Radiation Therapy
              据异构性和小目标优化仍是技术瓶颈                  [21-22] 。
                                                                Oncology Group, RTOG）海马勾画图谱           [16] 。椎骨
                  本研究针对现有问题，首次构建了不同年龄组
                                                                亚结构勾画参考欧洲儿科肿瘤学会（Society of
              MB患儿脑及椎骨不同部位共21个亚结构联合的
                                                                International Oncology of Pediatrics Europe, SIOPE）
              自动分割模型，采用商用DL训练平台，开发和
                                                               《  儿童椎体放疗剂量管理共识》，勾画椎体和左右
              应用针对小结构优化分割的FuseNet模型。本研究
                                                                椎弓，以确保覆盖椎体内的生长板 。所有内部训
                                                                                                [14]
              比 较 了 3种 DL模 型 （ U-Net、 nnU-Net和 FuseNet）
                                                                练集和独立外部验证集的器官均由同一位资历丰富
              和Atlas在亚结构同步分割中的临床适用性，旨在
                                                                的医师勾画并由上级主任医师复核确认，以保证勾
              实现DL下MB患儿脑及椎骨多种亚结构的同步、精
                                                                画的准确性和一致性。
              准分割，为评估放疗对神经认知功能及骨生长发育
                                                                 1.3    基于Atlas的自动勾画
              等的长期毒副作用、制定针对性保护策略提供研究
                                                                    本研究采用三阶段法，分年龄组构建Atlas自
              基础。
                                                                动勾画库。第一阶段模板选择：针对每组30例样
               1    材料与方法                                       本，将年龄参数按升序排列后，采用等间隔分层抽
                                                                                     样法选取5例具有年龄代表性的样本作为模板核
               1.1    临床资料                                      心。第二阶段模板库建立：已选5例模板病例与
                  回顾性分析2017−2022年在上海交通大学医学                      25例同组病例，共同构建每组30例对象的自动勾画
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