放射性肺損傷與三維劑量分布的相關(guān)性研究

范曉鴻，董可，楊銀，張建平

1.湘潭大學(xué)數(shù)學(xué)與計算科學(xué)學(xué)院，湖南湘潭411105；2.湘潭市中心醫(yī)院放療科，湖南湘潭411101

前言

肺癌是常見的惡性腫瘤，放療在肺癌治療中占有重要地位。肺是輻射中度敏感器官，肺組織接受一定劑量（肺組織發(fā)生生物效應(yīng)的閥值）射線會產(chǎn)生不同程度的肺損傷，嚴(yán)重的肺損傷對病人的生存時間和生活質(zhì)量都有較大的影響［1-3］。因此，研究各劑量區(qū)間肺組織的放療劑量響應(yīng)對預(yù)測肺癌放療反應(yīng)有重要意義［4-5］。對肺損傷的發(fā)展趨勢的研究有利于及時發(fā)現(xiàn)病人的異常放療反應(yīng)，以便及時進(jìn)行臨床干預(yù)、降低病人的放療風(fēng)險。

已經(jīng)有結(jié)果證明低劑量區(qū)間與放射性肺炎（RP）發(fā)生率及嚴(yán)重程度的關(guān)系。Graham 等［1］發(fā)現(xiàn)劑量區(qū)間V20與RP 發(fā)生率及嚴(yán)重程度相關(guān)。Claudei 等［2］發(fā)現(xiàn)V20、V30、肺部平均劑量3 項參數(shù)與2 級及以上RP的發(fā)生關(guān)系密切，可以作為RP 的預(yù)測因子。Wang等［3］認(rèn)為V5是和放射性肺損傷關(guān)系最密切的劑量參數(shù)指標(biāo)，說明低劑量照射面積增大則RP 發(fā)生率將增高，可能與低劑量超敏有關(guān)。

影像組學(xué)（Radiomics）［6］是從標(biāo)準(zhǔn)醫(yī)療成像（CT、PET或MRI）中高通量地提取和挖掘影像定量特征并用于臨床決策以提升診斷、預(yù)后和預(yù)測準(zhǔn)確性的一種方法，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像的分析［7-11］。Moran等［4］通過剛性配準(zhǔn)變形放療計劃劑量分布然后研究放療前后CT影像的紋理特征改變量，發(fā)現(xiàn)立體定向放療后9個影像組學(xué)特征改變量有明顯的劑量響應(yīng)。Cunliffe等［5］按RP≤2級和RP≥2級分兩組隨機(jī)測量放療前后各劑量線上32×32大小的ROI內(nèi)CT影像的紋理特征變化，發(fā)現(xiàn)RP≥2級組病人放療前后的紋理特征改變量明顯大于RP≤2級組的改變量。路玉昆等［12］分析2級及以上RP的肺癌患者放療前中期的CT影像，發(fā)現(xiàn)肺癌患者放療時，對側(cè)肺和同側(cè)肺在接受一定劑量照射后CT影像的7個影像組學(xué)特征發(fā)生了顯著變化。

人體呼吸會引起器官非剛性變形，剛性配準(zhǔn)顯然不能滿足通過配準(zhǔn)變形場得到診斷CT 的三維劑量分布的要求。因此，本研究利用適用于非剛性大變形的配準(zhǔn)方法進(jìn)行配準(zhǔn)，通過配準(zhǔn)變形場變形計劃三維劑量分布得到診斷三維劑量分布，接著采用結(jié)合形態(tài)學(xué)的全局閾值法分割出肺部區(qū)域，結(jié)合三維劑量分布分割出各設(shè)定劑量區(qū)間的肺實質(zhì)，利用影像組學(xué)提取4 組模式共1 196 種紋理特征，并分析肺癌患者放療前后CT 影像特征改變量隨時間和劑量分布的發(fā)展規(guī)律，具體流程如圖1所示。

圖1 影像組學(xué)分析流程Fig.1 Flowchart of radiomics analysis

1 資料與方法

1.1 臨床資料

選取2018年3月至2019年6月湘潭市中心醫(yī)院收治的肺癌患者18 例，其中，男15 例，女3 例，年齡51～89歲，中位年齡66歲。所有患者均接受放射性治療，每周放療5 次，每次處方劑量2 Gy，總共放療30次，并在放療結(jié)束后進(jìn)行CT隨訪。計劃CT共18組，對應(yīng)于不同隨訪時間節(jié)點的診斷CT共61組，所有數(shù)據(jù)均經(jīng)過脫敏處理。

1.2 CT圖像獲取

所有病人進(jìn)行CT 模擬定位，圖像上傳至治療計劃系統(tǒng)，放療科醫(yī)師和物理師一起勾畫靶區(qū)（GTV），GTV 外放5～20 mm 作為計劃靶區(qū)（PTV）。所有放療計劃設(shè)計完成后經(jīng)臨床醫(yī)生和有豐富經(jīng)驗的物理師確認(rèn)后執(zhí)行。在放療過程中和放療結(jié)束后進(jìn)行隨訪并獲取CT 圖像。CT 的掃描參數(shù)如下：計劃CT 重建層間距5 mm，診斷CT重建層間距1.00 mm或者1.25 mm，每層具有512×512像素。

1.3 感興趣區(qū)域勾畫

使用3D Slicer 的Elastix 模塊進(jìn)行非剛性大變形配準(zhǔn)。固定診斷CT，把計劃CT配準(zhǔn)到診斷CT，得到計劃CT 和診斷CT 之間的變形場。使用Transforms模塊獲取計劃CT 和診斷CT 之間的配準(zhǔn)變形場進(jìn)而使計劃CT 劑量分布變形而得到對應(yīng)的診斷CT 劑量分布。對診斷CT 采用結(jié)合形態(tài)學(xué)的全局閾值法分割肺實質(zhì)輪廓。根據(jù)對應(yīng)診斷CT 的空間坐標(biāo)間隔重構(gòu)計劃CT，使用CERR 對計劃CT 和診斷CT 按區(qū)間0～5、5～10、10～15、15～20、20～25、25～35、35～45、45～55、55～65 Gy 分割各劑量區(qū)間肺實質(zhì)［13］。分割同側(cè)肺（帶腫瘤的一側(cè)）和對側(cè)肺（不帶腫瘤的一側(cè)）實質(zhì)作為感興趣區(qū)。

1.4 影像組學(xué)特征提取

使用CERR［13］提取各劑量區(qū)間肺實質(zhì)、對側(cè)肺、同側(cè)肺在原始圖像（Original）、小波濾波（Wavelets_HHH）、Sobel 濾波、Gabor 濾波4 種圖像模式下，每種模式提取一階統(tǒng)計量（First order）、形狀（Shape）、強(qiáng)度體積直方圖（IVH）、灰度共生矩陣（GLCM）［14］、灰度游程長度矩陣（GLRLM）［15］、灰度大小區(qū)域矩陣（GLSZM）［16］、領(lǐng)域灰度色調(diào)差異矩陣（NGTDM）、領(lǐng)域灰度依賴矩陣（NGLDM）［17］共299種總計1 196個紋理特征（圖2）。

圖2 影像組學(xué)特征Fig.2 Radiomics features

按式（1）計算各感興趣區(qū)域的特征改變量?RFi(d)，按式（2）計算肺損傷的人均特征改變量［3］：

其中，d為設(shè)定的劑量區(qū)間中點，n為樣本個數(shù)。

1.5 統(tǒng)計學(xué)分析與相關(guān)分析

運用sklearn.feature_selection.chi2［18］選出對側(cè)肺與同側(cè)肺的?RFpopulation()d區(qū)分度最大的一定數(shù)目的紋理特征，再用最小二乘法建立多元線性回歸模型［19］并進(jìn)行回歸系數(shù)的顯著性檢驗（t檢驗），P值小于給定的顯著性水平（P＜0.05）意味著統(tǒng)計檢驗是顯著的。

按劑量分布中各劑量區(qū)間0～5、5～10、10～15、15～20、20～25、25～35、35～45、45～55、55～65 Gy 的中點作為對應(yīng)劑量區(qū)間的橫坐標(biāo)，觀察下面3 類劑量響應(yīng)曲線：（1）對急性反應(yīng)期內(nèi)4個時間節(jié)點（2、4、6、10周，這里第10周為術(shù)后隨訪時間點），以各劑量區(qū)間中點為橫坐標(biāo)，以?RFpopulation()d為縱坐標(biāo)，使用基于Python3.5的Scikit—learn［18］的內(nèi)核嶺回歸（Kernel Ridge Regression, KRR）擬合出篩查劑量響應(yīng)曲線，其中KRR 是使用了核技巧與嶺回歸（使用L2 范數(shù)正則化的線性最小二乘法）結(jié)合而成的方法［20］；（2）對放療后4、8、12、15 個月4 個隨訪時間節(jié)點以各劑量區(qū)間中點為橫坐標(biāo)，以?RFpopulation()d為縱坐標(biāo)，使用KRR擬合出肺損傷劑量響應(yīng)曲線［20］；（3）使用t-distributed stochastic neighbor embedding（t-SNE）［21］對對側(cè)肺與同側(cè)肺的?RFpopulation(d)進(jìn)行降維可視化，通過t-SNE圖展示對側(cè)肺與同側(cè)肺的?RFpopulation(d)可分性。進(jìn)一步對對側(cè)肺與同側(cè)肺以放療后的時間節(jié)點為橫坐標(biāo)，以?RFpopulation(d)為縱坐標(biāo)，使用KRR［19］擬合出對側(cè)肺與同側(cè)肺的?RFpopulation(d)時間響應(yīng)曲線。

根據(jù)對上述篩查劑量響應(yīng)曲線、肺損傷劑量響應(yīng)曲線、對側(cè)肺與同側(cè)肺的?RFpopulation(d)及其時間響應(yīng)曲線的觀察分析，使用定制的特征篩選器進(jìn)行特征篩選，篩選出具有特定規(guī)律的紋理特征。

2 結(jié)果

2.1 放射性肺損傷紋理特征篩選

對比分析放療開始后2、4、6 和10 周4 個時間點的篩查劑量響應(yīng)曲線，發(fā)現(xiàn)如圖3所示兩種特征篩查劑量響應(yīng)現(xiàn)象。（1）現(xiàn)象1：部分?RFpopulation()d（圖3a）在放療2 周時與其他時間點在低劑量區(qū)（0～20 Gy）有較明顯差異；（2）現(xiàn)象2：另部分?RFpopulation()d（圖3b）在放療2周時與其他時間點整體有較明顯差異，而放療4周和放療6周及放療10周整體差異不大，5～15 Gy劑量區(qū)間的?RFpopulation()d較其他劑量區(qū)間響應(yīng)更強(qiáng)烈。分別設(shè)計特征篩選器篩選出對應(yīng)現(xiàn)象15個和13個特征。

圖3 篩查劑量響應(yīng)曲線Fig.3 Dose-response curves of screening

對比分析放療開始后4、8、12 和15 個月4 個時間點的肺損傷劑量響應(yīng)曲線，發(fā)現(xiàn)如圖4所示兩種特征肺損傷劑量響應(yīng)現(xiàn)象。（1）現(xiàn)象1：部分?RFpopulation(d)（圖4a）有隨放療后時間越久越大的趨勢，起點平移后（圖4b）在低劑量區(qū)（0～20 Gy）和高劑量區(qū)（45～65 Gy）的波動幅度有隨放療后時間越久越大的趨勢，5～15 Gy劑量區(qū)間的?RFpopulation(d)較其他劑量區(qū)間響應(yīng)更強(qiáng)烈；（2）現(xiàn)象2：部分?RFpopulation(d)（圖4c）在低劑量區(qū)（0～20 Gy）和高劑量區(qū)（45～65 Gy）的劑量響應(yīng)劇烈，起點平移后（圖4d）整體波動幅度有隨放療后時間越久越大的趨勢，0～10 Gy 劑量區(qū)間的?RFpopulation(d)較其他劑量區(qū)間響應(yīng)更強(qiáng)烈。分別設(shè)計特征篩選器篩選出對應(yīng)現(xiàn)象的16個和11個特征。

圖4 肺損傷劑量響應(yīng)曲線Fig.4 Dose-response curves of lung injury

2.2 對側(cè)肺與同側(cè)肺損傷差異表現(xiàn)

使用t-SNE［21］對原始對側(cè)肺與同側(cè)肺的?RFpopulation(d)（Original）和經(jīng)過歸一化（Scale0-1）、標(biāo)準(zhǔn)化（Standardization）、異常值魯棒縮放（Robust scale）、L1 正則化（L1 normalization）、L2 正則化（L2 normalization）這5 種數(shù)據(jù)預(yù)處理后的?RFpopulation(d)進(jìn)行降維可視化，t-SNE 可視化如圖5所示。通過觀察發(fā)現(xiàn)對側(cè)肺與同側(cè)肺的?RFpopulation(d)區(qū)分度較明顯，有較明顯的群聚趨勢和分界線，可分性較強(qiáng)。

圖5 對側(cè)肺與同側(cè)肺t-SNE可視化Fig.5 t-SNE visualization of contralateral and ipsilateral lungs

對比分析對側(cè)肺與同側(cè)肺的?RFpopulation(d)及其時間響應(yīng)曲線時發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)象：對側(cè)肺與同側(cè)肺的?RFpopulation(d)有較明顯的分層現(xiàn)象（圖6），設(shè)計特征篩選器篩選出15 個特征。進(jìn)一步運用sklearn.feature_selection.chi2［18］選出對側(cè)肺與同側(cè)肺的?RFpopulation(d)區(qū)分度最大的20個紋理特征，再用最小二乘法建立多元線性回歸模型［19］。表1是對側(cè)肺與同側(cè)肺紋理特征回歸系數(shù)估計表，其中回歸系數(shù)是紋理特征系數(shù)的最小二乘估計，標(biāo)準(zhǔn)誤差是回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差估計，t是檢驗統(tǒng)計量，P值是拒絕原假設(shè)（回歸系數(shù)=0 為真）所需要的最小顯著性水平，95%CI 表示回歸系數(shù)的置信區(qū)間（2.5%～97.5%），有統(tǒng)計顯著性的紋理特征達(dá)9個（P＜0.05）。

表1 對側(cè)肺與同側(cè)肺紋理特征回歸系數(shù)估計表Tab.1 Regression coefficient estimation table of the texture features of contralateral and ipsilateral lungs

圖6 對側(cè)肺與同側(cè)肺時間響應(yīng)曲線Fig.6 Time-response curves of contralateral and ipsilateral lungs

3 討論

放射性肺損傷是肺癌患者放射治療引起的并發(fā)癥之一，嚴(yán)重影響患者的預(yù)后。而CT 影像敏感性極高，作為一種無創(chuàng)的影像學(xué)診斷方法，可檢測出與肺相關(guān)的某些異常表現(xiàn)。影像組學(xué)提取的量化特征有助于預(yù)測正常肺組織因放療引起的異常表現(xiàn)。

本工作通過分析放療前后CT 影像紋理特征的改變來研究放射性肺損傷與放療劑量分布的相關(guān)性。首先利用非剛性大變形配準(zhǔn)方法改進(jìn)了剛性配準(zhǔn)變形劑量場，可以更好地減小人體呼吸造成器官大變形引起的配準(zhǔn)誤差，得到更精確的診斷CT 三維劑量分布。其次采用結(jié)合形態(tài)學(xué)的全局閾值法分割出肺部區(qū)域，結(jié)合三維劑量分布分割出各設(shè)定劑量區(qū)間肺實質(zhì)，改進(jìn)了Cunliffe 等［5］隨機(jī)測量放療前后各劑量線上32×32 大小的ROI內(nèi)的紋理特征變化的方法，更精確地分割出各劑量區(qū)間的肺實質(zhì)ROI。最后利用影像組學(xué)分析肺癌患者放療前后CT 影像的?RFpopulation(d)隨時間和劑量分布的發(fā)展規(guī)律。

本研究發(fā)現(xiàn)影像紋理特征的4 種劑量響應(yīng)曲線現(xiàn)象：（1）部分?RFpopulation(d)在治療2 周時與其他時間點在低劑量區(qū)（0～20 Gy）有較明顯差異；（2）部分?RFpopulation(d)在放療2周時與其他時間點整體有較明顯差異，而放療4 周和放療6 周及10 周整體差異不大，該現(xiàn)象與部分病例的CT 檢查結(jié)果相吻合，可以考慮將臨床放射性肺損傷篩查定在放療4 周后；（3）在后期放療反應(yīng)中，部分?RFpopulation(d)在5～15 Gy 劑量區(qū)間較其他劑量區(qū)間響應(yīng)更強(qiáng)烈，整體有隨放療后時間越久越大的趨勢，在低劑量區(qū)和高劑量區(qū)的波動幅度有隨放療后時間越久越大的趨勢；（4）另部分?RFpopulation(d)在0～10 Gy 劑量區(qū)間較其他劑量區(qū)間響應(yīng)更強(qiáng)烈，低劑量區(qū)和高劑量區(qū)的劑量響應(yīng)劇烈，起點平移后整體波動幅度有隨放療后時間越久越大的趨勢。這與部分診斷CT 影像表現(xiàn)的肺纖維化進(jìn)程相符合。

進(jìn)一步研究對側(cè)肺與同側(cè)肺的t-SNE 降維可視化發(fā)現(xiàn)，對側(cè)肺與同側(cè)肺的?RFpopulation(d)區(qū)分度較明顯，有較明顯的群聚趨勢和分界線。研究發(fā)現(xiàn)對側(cè)肺與同側(cè)肺的?RFpopulation(d)的分層現(xiàn)象與對側(cè)肺與同側(cè)肺整體吸收的劑量差異相關(guān)，放療后同側(cè)肺整體吸收的劑量與對側(cè)肺吸收的劑量差異導(dǎo)致纖維化進(jìn)程的不一致，兩側(cè)肺的?RFpopulation(d)差異性明顯。

解讀肺損傷劑量響應(yīng)曲線、篩查劑量響應(yīng)曲線、對側(cè)肺與同側(cè)肺時間響應(yīng)曲線有助于醫(yī)生理解病人病情的發(fā)展，能輔助醫(yī)生對病人病情作出更準(zhǔn)確的判斷。

本研究尚處于探索階段，存在一些局限性，仍需要進(jìn)行大量的研究進(jìn)行完善。首先數(shù)據(jù)使用的是內(nèi)部數(shù)據(jù)集，沒有經(jīng)過外部數(shù)據(jù)集的驗證，普適性未知。其次，本研究配準(zhǔn)雖然使用大變形非剛性配準(zhǔn)，但是仍然存在一些不確定因素。后續(xù)希望通過累計病例數(shù)量和引入外部數(shù)據(jù)集，增加放射性肺損傷的分級，進(jìn)而建立放射性肺損傷的預(yù)測模型和放療療效評估模型實現(xiàn)對病人病情的發(fā)展趨勢和放療效果做預(yù)測，實現(xiàn)指導(dǎo)治療、干預(yù)病情惡化、術(shù)后評估等。后續(xù)考慮用統(tǒng)計方法分析各劑量區(qū)間的特征改變量對放射性肺損傷的貢獻(xiàn)度。

盡管有上述這些局限性，本研究結(jié)果表明影像組學(xué)特征改變量與放射性肺損傷顯著相關(guān)。建議放射性肺炎篩查時間定在放射治療4 周（20 次）后。放射性肺損傷的發(fā)展隨時間和劑量分布表現(xiàn)出明顯的趨勢性，分析特征改變量隨時間和劑量分布的發(fā)展規(guī)律有利于對放射性肺損傷的異常發(fā)展做出及時、客觀的預(yù)測并施加臨床干預(yù)，從而減小異常放射性肺損傷對病人造成的傷害。