Page 25 - 《中国医疗器械杂志》2026年第1期
P. 25

Chinese Journal of Medical Instrumentation                                         2026年 第50卷 第1期

                                                     医  学  人   工  智  能



               3    讨论                                              本研究还观察到小脑前叶与后叶的DSC差异具
                                                                                     有显著统计学意义（P<0.001），这一现象可能源
                  目前基于DL和Atlas在成人头、颈、胸、腹、                       于解剖结构与成像特性的双重影响。从体积参数来
              盆腔靶区和正常组织自动分割的研究较多，儿童肿                            看，前叶体积[≤5岁组：（12.35±3.1）cm ，>5岁
                                                                                                       3
              瘤OARs自动分割的研究较少             [12, 23-24] 。PORTER等 [25]  组 ： （ 12.63±5.51） cm ]与 后 叶 体 积 [≤5岁 组 ：
                                                                                      3
              使用AG-3D ResNet分割成人海马，左右侧海马平                      （  104.30±17.82） cm ，>5岁组：（113.63±9.21）cm ]
                                                                                  3
                                                                                                             3
                                                 [26]
              均DSC分别为0.738和0.737。张瑞萍等 基于DL算                     相比小得多。解剖学上，前叶与脑干、第四脑室毗
              法，结合头颅MRI和CT的多模态影像，构建了基                           邻，其边界在T1加权MRI图像中易受血管周围间隙
              于U-Net的3D BUC-Net分割网络和级联框架以提高                     干扰，导致分割算法敏感性降低。
              小目标的分割效果，成人左右海马在CT-MRI数据                              基于RTOG 0933标准（HD≤7 mm为可接受偏
              集上的自动分割效果优于单独的CT数据集。这些                            差），本研究进一步探讨了分割算法的年龄依赖性
              方法虽展现了先进的分割性能，但专为成人大脑开                            表 现 。 ≤5岁 组 中 ， nnU-Net左 侧 和 右 侧 颞 叶 的
              发设计，在对儿童数据进行测试时显示出局限性。                            HD95分割误差（均值±标准差）显著高于FuseNet，
              近期关注儿童大脑分割的研究集中在单个或几个                             FuseNet误差降幅明显，详见图4和图7g，不同分割
                                            [12]
              OAR的特定应用上，如MEKKI等 使用UnesT在成                       方法的上下界与手工标记差异较大。在>5岁组中，
              人大脑MRI扫描数据上训练模型，并在儿童数据集                           nnU-Net小脑前叶和幕上大脑的分割误差虽高于
              上微调预训练，其中5个与神经认知功能相关的脑                            FuseNet，但两者结果均在可接受范围内，且左右
              结构分割结果显示，20例测试中位DSC分别为颞叶                          侧颞叶误差较≤5岁组显著降低。值得注意的是，
                            [12]
              0.82和海马0.93 。该模型入组年龄为1~20岁，未                      本研究中小脑前叶、幕上大脑与左右侧颞叶分割结
              对患儿年龄进行分层，与本研究以5岁年龄分层的                            果在5岁分组间差异较为突出，可能源于以下多因
                                       [27]
              结果难以直接比较。QIU等 首次尝试使用DL模型                          素协同作用。儿童脑发育研究显示，5岁年龄段可
              自动分割放疗儿童的骨骼生长中心，使用一种新颖                            能是白质结构成熟的关键转折点 。儿童髓鞘化进
                                                                                              [28]
              的DL网络架构TAU-Net进行颅面生长板、肩部生                         程通过信号强度变化和微观结构重组，可能导致白
              长中心和盆腔骨化中心3组共19个结构的自动勾                            质/灰质边界清晰度变化 。同时，小脑前叶灰质
                                                                                       [29]
              画。但该研究未涉及椎体和左右椎弓的勾画。本研                            快速重组、颞叶语言相关等功能网络分化加剧，也
              究首次同时构建了儿童MB放疗脑及椎骨亚结构模                            会进一步放大结构形态学差异，从而影响分割算法
              型，为评估儿童特定病种放疗远期毒副作用提供了                            敏感性。儿童脑亚结构表面积与厚度存在个体发育
              更全面的研究基础。                                         差异，且不同性别器官发育存在一定差异，本研究
                  本研究中，FuseNet模型在两组脑目标亚结构                       样本数量较少，未进一步分析性别的影响。
              的整体表现优于Atlas、U-Net 和nnU-Net。对≤5岁                      儿童脊柱生长发育速度呈3个阶段：0~5岁为
              组，FuseNet在除右侧颞叶（DSC=0.82）外的所有                     第一个生长高峰期；5~10岁为相对缓慢期；10~18岁
              脑亚结构中DSC均值更高（小脑后叶0.90、幕下小                         为第二个生长高峰期             [30] 。DL模型与Atlas相比，
              脑0.91，幕上大脑0.96）。对>5岁组，FuseNet在所                   在≤5岁组中，在颈部和胸部椎骨亚结构DSC上差
              有脑亚结构中DSC均值更高，显示出较好的分割性                           异无统计学意义，但腰部DSC特别是腰椎左右椎
              能。在海马亚结构中，与nnU-Net相比，FuseNet在                     弓从平均0.7提高到大于0.8。如图8所示，Atlas在
              DSC、HD95、ASSD基线上都有所提高。                            胸椎椎体和左右椎弓分界处，以及腰椎左右椎弓
                  儿童脑容量和器官变异性较大，6岁时脑容量                          交界处存在典型分割偏差，分别出现了椎弓的过
                               [12]
              仅达到成人的90% 。放疗前MRI扫描层厚和图像                          度分割（即椎弓边界外扩超实际边界）和椎弓交
              质量、MRI图像几何失真、MRI和CT图像融合误差                         接处识别不足（即相邻椎弓间分界未能准确勾勒）。
              及脑肿瘤挤压导致的正常组织变形，也可能影响脑                            在>5岁组中，DL模型各部位椎骨亚结构DSC均值
              亚结构勾画。海马体手工分割难点在于缺乏明确的                            较≤5岁组有所提高，且胸部和腰部DSC增幅高于
              解剖特征来标记其边界，如侧脑室边界的判定。将                            颈部。其主要原因在于Atlas高度依赖标注好的数
              海马体细分为头部和体尾部亚结构时，部分幼儿的                            据库和非刚性配准技术的准确性，而DL模型通过
              亚结构可能仅在二三层中可见，体积小且层间位置                            自动学习图像特征来实现图像分割，不受随儿童
              偏移大，导致DSC在小结构中迅速下降。                               年龄增长导致椎弓和FuseNet颈腰部HD95和ASSD


                                                             21
   20   21   22   23   24   25   26   27   28   29   30