AI集成中的DICOM-RT协议：结构化标准与应用解析

"本文档深入探讨了DICOM-RT协议在人工智能集成中的关键作用，特别是针对RTStructureSetIOD标准的应用。RTStructureSetIOD是一种用于放射治疗计划的标准化数据交换格式，它在医学影像领域扮演着至关重要的角色，特别是在AI辅助诊断和放射治疗过程中。 首先，文档详细解读了RTStructureSetIOD标准，这是DICOM协议中的一个核心模块，用于存储和传输结构化治疗结构信息，如肿瘤定位、靶区划分等。该标准定义了一套结构化的数据模型（如Figure A.19-1所示），确保了跨设备和系统的数据一致性。 在AI产出物现状分析部分，作者指出AI技术已经在医学影像领域取得了显著进步。例如，AI能够生成与原始PET-CT图像对应的结构化Dicommask图像，这些蒙版以一对一的方式附着在原图上，便于医生观察病灶区域（图例未给出）。AI还可以输出病灶的坐标信息，形成闭合或非闭合区域，便于后续治疗计划的制定（例如，通过生成坐标表，如TableA.19.3-1所示）。 然而，AI产出的这些文件和数据具有两面性。一方面，它们便于文件解读和独立于PACS查看，如RTStructureSet的文件结构清晰（如FigureF.2-3所示），且数据兼容性和扩展性高。另一方面，这些文件可能较多，数据量大，占用存储空间，且缺乏统一的数据类型规范，比如PET模式下的热图由于是二值或多值图像，可能无法直接在某些系统中有效显示。此外，PACS在数据融合方面的支持不足也是一个挑战。 在输出坐标方面，虽然文件数量较少，易于管理和整合到放射治疗流程中，但文件层次较深可能导致解读复杂。AI输出的坐标信息针对CT和MRI等特定影像类型较为适用，对其他类型的影像支持有限。同样，PACS的集成问题也在此处体现。 DICOM-RT协议在AI集成中的价值在于其标准化和互操作性，但同时也面临着数据管理、兼容性和系统集成的难题。随着技术的发展，解决这些问题将成为推动医疗影像AI应用的关键，以提高诊疗效率和精准度。"