随着放射治疗技术的飞速发展，放射治疗的数字化水平也获得了巨大的进步。目前广泛开展的图像引导放射治 疗（IGRT），进一步推动了放射治疗的精确化发展。如在鼻咽癌的治疗中，患者正式进行治疗前，先使用图像获取工具（CBCT）获得患者的现场摆位图像^[1-2]，然后使用此组图像和计划CT图像进行配准，最后获取患者的摆位误差， 然后判断摆位的准确性，并采取相应的措施进行误差的处理。最终采用调强治疗技术（IMRT）进行治疗。但是目前记录摆位误差的方法主要还是手工记录。不能保证准确性和后续处理数据的方便性。特别在进行大量数据统计和分析时，这种缺陷就更加突出。会严重影响相关科研的进展。 本研究基于加速器自带的CBCT配准结果，获取其最终配准结果的屏幕截屏图像，根据图像特征匹配的方法，基于 Matlab平台，实现摆位误差的自动获取，输出至电子表格文件。保证统计的准确性和获取过程的自动化。进一步方便邻床工作。

1  资料与方法

1.1  一般资料

选取2017年10—11月接受治疗的鼻咽癌初诊患者 45例。患者为仰卧位，用热塑型头颈肩面罩固定，进行 CT 模拟定位扫描（扫描层厚3 mm）；将 CT 影像通过网络传输 至 Pinnacle 放射治疗计划系统（版本9.2），参考相关影像资料进行靶区及危及器官勾画，然后采用 IMRT 方法对患者进行治疗计划设计。计划设计好后 , 传输至网络 , 最后在治疗机下治疗。

1.2  CBCT 图像

使用医科达Synergy VMAT加速器在带的CBCT系统进行患者首次摆位扫描，CBCT 扫描条件为 S20，100 kV，10 mAs。 扫描角度为360°。配准放选择骨性配准。获取患者摆位误差数值。截取最终配准的结果的电脑屏幕图像。见图1。

  图 1　CBCT 配准结果截屏图像 

1.3  自动化摆位误差数据获取流程

编程的流程。（1）读取的原始图像如图1所示。（2）在图像中分割感兴趣区域，其中有右下角的6个维度的误差， 包括三个方向的平移和三个方向的旋转误差。以及患者的住院号，在图像的左上角，但是为了保护隐私并没有显示。 （3）获取到的感性区，需要进行二值化。变为黑白的灰度 图像。因为原始图像是JPG格式的彩色图像，不利于分割处理。（4）图像二值化后，进一步对于感兴趣的区域图像 进行反相处理，就是使黑变为白，白变为黑色。也是为了后续图像的处理。（5）数字识别，以图像的区域图像每列的和，最后生成一个数字串。在数字串两个0，或0至结尾之间就是一个连续非零区段数字串，不同的串的和对应不同数字。有时两个数字对应的和相同，就需要进一步的判断，直接用数字串来判断。获取负号，点号，0，1，2，3，4， 5，6，7，8，9各个数值，最后转化为可识别的数值。（6）把数字识别的结果输出至表格中。见图2。

图 2　数据获取流程

2  结果

2.1  45例鼻咽癌患者摆位误差识别的结果

45例鼻咽癌摆位误差的X，Y，Z平移误差分别为 （0±0.10）cm；（0.06±0.17）cm；（-0.09±0.13）cm。见图3。 X，Y，Z 旋转误差分别为（0.51±1.09）°，（0.25±1.89）°， （-0.54±1.21）°。见图4。

图 3  三个平移方向的摆位误差（cm）            图 4  三个旋转方向的摆位误差（°） 

2.2  关键程序示例及运行结果

程序主要部分如下：

f = imread(ImageFileName);       % 读取 CBCT 配准结果图像

newf = im2bw(f,0.5);       % 图像二值化

Ximage = newf(730:750,654:704);      % 取感兴趣区域图像

num = sum(1- Ximage);      % 区域图像反相，及每列取和

ad = diff(num~=0); n = [find(ad==1)+1;find(ad==-1)];      % 统计一维和矩阵的连续非0区段

nsize = size(n);

sumN = sum(num(n(1,i):n(2,i)));

switch sumN      % 非0区段求和后，判断为那一 字符，负号，点或数字 　

case 1 　

temperror{i} = '.'; 　

case 4 　

temperror{i} = '-'; 　

case 12 　

temperror{i} = '1'; 　

case 23 　

temperror{i} = '8'; 　

otherwise 　

break;

end

人工逐例检查程序运行的结果，所有的住院号和摆位误差都100%与CBCT配准的图像中显示的结果相同。1例病例实际运行结果如图5，下半部分为 CBCT 配准结果的摆位误差局部图，上半部分为提取的数据，与摆位误差数据完全一致。

                                                           图 5　实际测试病例结果

3  讨论

以往的研究中已经报道了关于CBCT对控制鼻咽癌或头颈部肿瘤放射治疗摆位误差的改进^[3-5]。可有效地提高摆位的准确性，进一步提高治疗的准确性，进而提高治愈率。 但是在美国的放射物理学会的调查中，发现接近50%的错误将会来自人为错误。而在实践工作中这急需要使用自动化的工具准确的完成这些工作。在本研究中，每例病例运行的时间仅有0.25 s（HP640，64位，内存16 G，主频2.10 GHz），可以很好地实现自动化。但在本研究的程序设计中，一些注意的问题还需要特别说明。

首先，在患者摆位误差的获取中，主要的数字字符对应的连续非零区段数字和为独一无二的数字，如符号点， 负号，1，2，3，4，5，7，8分别对应的和为1，4，12，18，17，19，15， 14，23。但是数字字符0，9，6，均对应的和未22。此时就需要对于那么此时只能使用连续字段来进行对比，如字符 0对应的连续字段为 [8 2 2 2 8]。而使用这些连续字段和时，需要特别注意这些数值与原始的CBCT配准的截屏图像的分辨力有很密切的相关性。不同的分辨力这些的数值将会是不同的数字，那么就需要不同的测试赋值。

其次，在进行患者住院号的获取中，也有一些问题。（1）需要注意患者的住院号长度。因为本院的住院号是使用6位数字，那么在截取图像时就选了固定的长度。如果住院号长度不同时，那么就需要特被注意对于变长住院号的处理。（2）对于住院号数字的获取的处理时，同样也会和摆位误差的数据遇到相同的问题，即大部分数字字符的连续区段和是唯一的数值。如字符0，3，8，9分别为56，46， 58，53。也会有些字符的和是相同的，如字符2，6和为48。 那么也采用如摆位误差相同的后续处理方法。（3）在处理字符4与其他字符相邻时，发现会产生无法分开的连续非零区段，那么此时又需要对之参考以上方法，进一步处理。 这样才能得到准确的数值。在本研究的测试病例数中，目 前还没有发现误差的识别结果。但是如果需要用于临床中，还需要进一步的更大规模的数据的测试。

再者，利用摆位数据，可以方便进一步对数据进行处理，可以设置预警程序，当程序检测到数据大于某一阈值时，及时通知临床医师，及相关责任部门，进行有效的干涉。如在图3中的第6例的 Y 轴的平议误差超出0.2 cm 的阈值。图4中的第20例数据 Y 轴旋转误差也远超出3°的阈值要求。可以给后续的监控进行无主观性的干涉。

总之，利用本研究所编的程序，可以快速并准确地获取摆位误差的数据及患者的住院号等数据，可以输出至表格文件，以便继续进行后续的分析研究。

［参考文献］
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［2］ 韩铮波，贾明轩，张旭，等.兆伏级锥形束CT 在鼻咽癌调强放射治疗中的临床应用研究 [J].中国医科大学学报，2010，39（8）： 635-638.
［3］ 高云生，常熙，周莉钧，等.兆伏级锥形束 CT 在头颈部肿瘤精确放疗摆位误差的研究 [J].中华放射肿瘤学杂志，2010，19（3）：263-266.
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［5］ Lu H, Lin H, Feng G, et al. Interfractional and intrafractional errors assessed by daily cone-beam computed tomography in nasopharyngeal carcinoma treated with intensity-modulated radiation therapy: a prospective study [J]. J Radiat Res, 2012,53(6):954-960.