在脑部肿瘤的诊断和治疗中，计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）都是不可或缺的工具。近年来，MRI-only放射治疗被提出，随之而来的各种问题也备受关注。近期，一项发表在BMC Cancer上的研究，首次系统地评估了仅基于定位MRI利用卷积神经网络（CNN）生成的伪CT（pCT）在脑立体定向放射治疗（SRT）中的应用。
研究背景：探索基于定位MRI生成的pCT在MRI-Only SRT中的可行性
由于颅内肿瘤不太可能侵犯颅骨，且MRI具有无辐射损伤、高分辨率和优异的软组织对比度等优点，脑科医生更倾向于使用MRI而非CT。近年来，MRI-Only放疗被广泛应用，但由于MRI缺乏剂量计算所需的电子密度信息，基于定位MRI生成伪CT（pCT）已经成为MRI-Only放疗工作流程的关键部分。已有研究表明，基于CNN生成的pCT在图像分割和剂量验证方面具有显著优势，但在影像学特征分析和疗效评估方面的研究较少，特别是针对小脑病变的脑立体定向放射治疗（SRT）。
本项研究系统性地从多模态影像学角度评估了基于定位MRI生成的pCT在MRI-Only SRT中的可行性，研究旨在探索pCT与定位CT之间HU、剂量、影像组学特征、疗效评估等差异及其差异之间的相关性，探索哪些因素显著影响这些差异。
研究方法：pCT与定位CT在脑癌SRT治疗中的评估要点
数据收集与预处理：
筛选出41例2021年9月至2022年10月期间在本单位接受颅内SRT的脑癌患者，排除7例因金属伪影或图像序列不符合要求的患者数据。每个患者在模拟定位阶段皆进行了定位CT和定位MRI扫描，其中，MRI包含T1w、T2W以及T1W-CE序列。
pCT生成：
使用MRCAT Brain协议进行MRI扫描，并通过Philips RTgo 4.1后处理软件（基于CNN模型搭建）生成pCT。pCT的生成过程包括预处理、生成体膜、强度归一化等步骤。
剂量验证：
使用剂量体积直方图（DVH）和伽马指数γ比较pCT和定位CT之间的剂量分布差异。采用Wilcoxon检验和Spearman分析识别与剂量偏差相关的关键因素。
组学分析：
此外，还提取了原始图像特征用于影像组学分析。影像学特征提取步骤为提取原始图像特征进行放射学分析，包括一阶统计量、二维/三维形状特征、灰度共生矩阵、灰度距离矩阵等。
疗效评估：
使用Python程序计算了包括靶区（PTV）的控制概率（TCP）和危及器官（OARs）的正常组织并发症概率（NTCP）在内的定量生物指标。
结果与分析：41例脑癌颅内SRT治疗患者数据全面剖析
除体积<0.2 cm³的小体积病变外，OAR和PTV的平均HU偏差始终保持在15 HU以下。图E2表明了定位CT的HU平均值略高于pCT。
表2表明了在OAR和PTV的DVH比较分析中，剂量分布没有显著差异（p值远大于0.05）。pCT中PTV和OAR（脑干除外）的剂量值低于初始CT中的剂量值，但均在可接受范围内。两组pCT的平均绝对偏差（MAD）数据表明，使用造影剂对生成的pCT的剂量偏差没有显著影响。
定位CT和pCT（T1w）之间的3D局部伽马射线通过率的中位数（1%/2 mm，1%/1 mm）分别为99.4%（范围88.1-100%）和92.6%（范围63.5-99.6%）。图2和补充表E3-E4分别表明了不同病变数量和分次下的伽马射线通过率以及每组平均值。
研究表明，非对比增强和对比增强MRI生成的pCT之间的p值均大于0.95，两者之间没有差异。图E5提示基于CNN生成的pCT和定位CT在放射组学特征上存在显著差异。因此，人工智能生成的pCT不能被视为放射组学分析中定位CT的替代品。
图3A展示了肿瘤病变数量与DVH指数之间的相关性更高，分次治疗数量与2D/3D的计量学参数之间的相关性也较高。图3B表明了三个影像学特征（形状体素体积、形状网格体积和形状表面积）与剂量分布之间存在很强的相关性。
表3展示了TCP的MAD为0.03%，而正常大脑的NTCP为1.06‰，其他OAR的NTCP值低于1×10
−6
。说明了完成剂量计算后，pCT和定位CT在TCP/NTCP疗效评估方面的差异极小。
