深度学习对儿童肾肿瘤侧腹放疗中基于CT的危险器官勾画影响：一项SIOP-RTSG放射治疗委员会研究

为解决儿童放疗中危险器官(OAR)勾画耗时长、观察者间差异(IOV)大的问题，研究人员开展深度学习(DL)自动勾画联合人工修订研究，结果显示DL使勾画时间减少59%， Dice相似系数(DSC)从0.91提升至0.97，胰腺改善最显著(DSC提升0.18-0.25)，显著提升7个OARs勾画准确性并降低IOV，对儿童精准放疗具有重要意义。

　　

在儿童肿瘤治疗领域，肾肿瘤是常见的上腹部恶性肿瘤，超过20%的患儿术后需要接受侧腹放疗。放疗在杀灭肿瘤细胞的同时，也可能对周围正常组织造成损伤，引发晚期副作用。因此，精确勾画危险器官（Organs at Risk, OARs）至关重要，这直接关系到放疗计划的精准度和治疗安全性。然而，传统的手工勾画方式存在两大痛点：一是耗时漫长，放射肿瘤医生需要花费大量时间在CT影像上一笔一笔地勾勒器官边界；二是观察者间差异（Inter-Observer Variability, IOV）显著，不同医生对同一器官的勾画可能存在较大分歧，这种不一致性可能导致剂量计算的偏差，进而影响治疗效果和毒性评估。

虽然深度学习（Deep Learning, DL）技术在成人放疗自动勾画领域已展现出巨大潜力，能够显著提升效率并降低IOV，但儿童患者却面临着特殊挑战。儿童器官不仅体积小、解剖结构变异大，而且不同年龄段的器官形态和位置存在显著差异。大多数现有DL模型基于成人数据训练，直接应用于儿童患者时性能往往下降。商业自动勾画软件在儿童患者中的表现也普遍不佳。因此，开发并评估专门针对儿童患者的DL自动勾画模型成为迫切需求。

为此，国际儿童肿瘤学会-肾肿瘤研究组（SIOP-RTSG）放射治疗委员会开展了一项开创性研究，旨在系统评估深度学习对儿童肾肿瘤侧腹放疗中基于CT的OAR勾画的影响。该研究重点关注三个核心问题：DL能否显著缩短勾画时间？能否提高勾画准确性？能否降低观察者间差异？研究成果正式发表于《Clinical and Translational Radiation Oncology》期刊。

为开展这项研究，研究人员采用了几个关键技术方法：研究招募了12名来自欧洲9个国家12个医疗中心的儿童放射肿瘤专家参与为期两天的研讨会；使用10例1-6岁肾肿瘤术后患儿的非增强CT影像数据；采用基于nnU-Net框架开发的儿科专用DL自动勾画模型，该模型使用378例儿科CT影像（包含189例内部数据和189例开放数据）训练；通过基于浏览器的勾画平台ProKnow进行所有勾画操作，并采用在线秒表记录时间；使用单专家勾画和STAPLE（Simultaneous Truth and Performance Level Estimation）共识两种方法生成参考轮廓；采用Dice相似系数（DSC）、95%豪斯多夫距离（HD95）和平均表面距离（MSD）三个指标量化勾画准确性和IOV。

研究结果方面，通过参与者和研讨会前调查发现，所有参与中心年治疗儿童肾肿瘤病例数均少于10例，突显了儿科数据稀缺的现状，但超过75%的机构已在临床实践中应用AI自动勾画技术。

时间效率分析结果显示，DL修订使平均勾画时间从62.9分钟大幅减少至25.5分钟，降幅达59%。其中肝脏和肺的勾画时间减少超过70%，而胃-肠结构的节省幅度较小（16%）。7个OARs的时间减少具有统计学显著性。

准确性和IOV评估发现，使用STAPLE参考时，DL修订使8个OARs中的7个在所有指标（DSC、HD95、MSD）上均显示出显著准确性改善，平均DSC从0.91提升至0.97。使用单专家参考时，平均DSC从0.89提升至0.93，7个OARs在至少两个指标上显示显著改善。胰腺改善最为显著，DSC从0.67（STAPLE）和0.63（单专家）分别提升至0.92和0.81。在IOV方面，使用STAPLE参考时，心脏、脾脏、肝脏、胰腺和肺在至少两个指标上显示IOV显著降低；使用单专家参考时，仅胰腺和心脏显示显著IOV降低。

讨论部分指出，本研究首次在儿科放疗领域全面评估了DL自动勾画对时间效率、准确性和IOV的综合影响。研究结果与成人研究一致，但针对儿童患者的特殊需求提供了重要证据。研究存在一些局限性：仅使用非增强CT，而临床实践中多使用增强CT和MRI融合；软件学习曲线和病例记忆可能影响结果；标准化环境与真实临床场景存在差异。然而，研究在控制变量方面具有优势，提供了DL模型影响的基线评估。研究的优势包括参与专家众多、使用公开可用模型、提供全面评估等。

结论表明，手动修订DL生成的自动勾画能够显著减少儿童基于CT的OAR勾画时间，提高准确性，并降低观察者间差异。这一研究成果为儿童放疗工作流程优化提供了有力证据，有望改善治疗计划质量，最终提升患儿治疗效果和生活质量。研究强调了对儿科专用DL模型进行临床评估的重要性，为未来儿科精准放疗的发展指明了方向。