螺旋CT与MVCT间HM算法：提高配准精度及剂量累计评估

本文主要探讨了螺旋CT成像技术在放射疗法领域的一项关键应用，特别是在kVCT（计划CT）与MVCT（每日移动CT）之间的直方图匹配算法（Histogram Matching，HM）在可变形图像配准（Deformable Image Registration, DIR）和剂量累积中的评估。研究的目的是提高计划阶段（pCT）与治疗期间实际扫描（MVCT）之间的图像一致性，这对于精确的剂量计算和治疗计划至关重要。 作者们针对5例接受高剂量（76 Gy / 38 Fr）前列腺癌患者的螺旋放射疗法（Helical Tomotherapy, HT）治疗案例进行了深入研究。他们每週收集7次MVCT系列，共计35次，以便进行细致的分析。首先，为了减少pCT和MVCT之间灰度值（Hounsfield Units, HU）差异对图像匹配的影响，研究人员开发了一种图像处理方法，通过累积直方图调整两者间的HU值，生成了HM-MVCT图像，这有助于实现更准确的配准。 接下来，研究团队使用直方图匹配算法对pCT与HM-MVCT进行DIR，将pCT变形到每日的变化姿态，从而更好地反映治疗期间的解剖变化。结果表明，与不使用HM的传统方法相比，采用直方图匹配显著提升了DIR的准确性，表现为Dice相似系数的提升，尤其是在CTV（治疗靶体积）、直肠和膀胱区域。 然而，尽管HM算法提高了DIR的整体性能，但在可变形剂量累积方面，特别是在直肠V60和V70等小计算区域，两种方法之间仍存在一定的差异。这可能表明在某些特定情况下，HM算法的优势可能会受到限制，需要进一步优化或探索其他配准策略以减小剂量累积误差。 这项研究强调了直方图匹配在螺旋CT成像中的重要作用，尤其是在放射治疗中，它能够提升图像配准的精度，进而优化剂量分配和管理。未来的研究可能继续探索如何改进直方图匹配算法，以适应各种临床场景，确保最佳的治疗效果。