申海洋，彭祥煒，王興，李廣欣，黎功，袁克虹

1.北京清華長庚醫(yī)院放療科，北京 102200；2.清華大學(xué)深圳國際研究生院，廣東深圳 518000

前言

據(jù)2018年GLOBOCAN 數(shù)據(jù)顯示，全球新發(fā)肝癌病例約79 萬例，死亡率居各類惡性腫瘤第2 位［1］。我國是肝癌大國，原發(fā)性肝癌是我國第4位常見惡性腫瘤［2］，發(fā)病人數(shù)占全球的55%［3］。2017年，在我國因病早逝的人群中因患肝癌去世的人群排名第5位，死亡率高達(dá)30/10 萬人［4］，嚴(yán)重威脅著人們的健康。手術(shù)切除是治療早期原發(fā)性肝癌的首選方法［5］，在精準(zhǔn)肝切除理念的指導(dǎo)下，以肝臟的解剖結(jié)構(gòu)和功能分段為基礎(chǔ)，借助數(shù)字外科技術(shù)平臺，通過精確的定量分析和手術(shù)規(guī)劃，以達(dá)到徹底清除病灶、最大限度地保留殘余肝臟的結(jié)構(gòu)完整和功能代償、降低手術(shù)創(chuàng)傷的目的。精準(zhǔn)肝切除的發(fā)展極大地提高了肝癌的治療有效率。然而，我國肝癌患者的手術(shù)切除率僅為20%～30%，多數(shù)患者發(fā)現(xiàn)時已達(dá)中晚期［6］，錯過手術(shù)治療時間，只能選擇非手術(shù)治療。原發(fā)性肝癌對放射治療敏感，其敏感性與低分化鱗癌相當(dāng)［7］。美國國立綜合癌癥網(wǎng)絡(luò)2018年肝膽腫瘤臨床實(shí)踐指南指出，對于肝癌，任何位置的腫瘤都可以采用放療手段進(jìn)行局部治療，并強(qiáng)烈推薦使用圖像引導(dǎo)下的放射治療［8］。

隨著科技的發(fā)展，放療技術(shù)不斷進(jìn)步，醫(yī)生可以使用三維適形及調(diào)強(qiáng)放射治療等新型放療技術(shù)向靶區(qū)輸送高輻射劑量藥劑，且不會影響肝部的整體功能，使肝癌的放療日趨精準(zhǔn)［9］。盡管如此，放療仍然是一種“有損傷性”的治療方式，其產(chǎn)生的損傷與受照射組織的體積、劑量有關(guān)。一般來說，肝臟受照射的體積越大，其最大的耐受劑量越小，越容易發(fā)生放射性肝損傷［10］。現(xiàn)有放射治療未考慮肝臟的解剖分段與腫瘤靶區(qū)的空間位置關(guān)系，并非真正意義上實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)放療，容易對不同肝段進(jìn)行高劑量輻射轉(zhuǎn)送，無法對肝段進(jìn)行功能性保護(hù)，從而增加肝臟功能損傷，造成不良預(yù)后［11］。

借鑒精準(zhǔn)肝切除的理念，依托人工智能系統(tǒng)，將腫瘤靶區(qū)與肝分段解剖及脈管系統(tǒng)的位置關(guān)系納入放療計劃設(shè)計、優(yōu)化中考量，最大限度地降低放療對其他肝段的影響，確保剩余肝臟結(jié)構(gòu)完整和功能代償［12-14］，將在一定程度上降低放療對正常肝臟組織的損害，進(jìn)而提高放療在肝癌中的治療效果［15］。在構(gòu)建人工智能系統(tǒng)的過程中，數(shù)據(jù)是必需的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，在很大程度上決定人工智能系統(tǒng)的性能、公平性、穩(wěn)健性、安全性和可擴(kuò)展性［16］?；诖耍狙芯刻岢鲆环N基于肝分段和肝癌輪廓融合的放療靶區(qū)數(shù)據(jù)庫建立方法，進(jìn)而為肝臟正常組織精準(zhǔn)勾畫以及精準(zhǔn)放療的發(fā)展提供數(shù)據(jù)支撐。

1 建立數(shù)據(jù)庫的必要性和依據(jù)

1.1 建立數(shù)據(jù)庫的必要性

放療是以圖像信息為基礎(chǔ)的治療方式，肝癌的放療一般需要經(jīng)過醫(yī)生看診、計算機(jī)斷層掃描（CT）模擬定位、磁共振成像（MRI）、靶區(qū)勾畫、計劃設(shè)計、驗(yàn)證及治療實(shí)施7個步驟。定位階段獲取病灶的圖像信息，同時明確放療實(shí)施部位并標(biāo)記。計劃階段則主要參考患者CT圖像對病灶進(jìn)行靶區(qū)勾畫，經(jīng)過周密的計算和規(guī)劃制定放療處方，盡可能保護(hù)危及器官。當(dāng)前，在靶區(qū)勾畫和計劃階段主要以平面圖像為基準(zhǔn)進(jìn)行，缺乏病灶與肝段的位置關(guān)系，使實(shí)現(xiàn)基于精準(zhǔn)肝切除理念的放療成為難點(diǎn)。因此，為實(shí)現(xiàn)真正意義上的精準(zhǔn)化肝癌放療，必須將具有肝分段與靶區(qū)勾畫的圖像進(jìn)行融合，創(chuàng)建融合圖像數(shù)據(jù)庫。在融合圖像數(shù)據(jù)庫的指導(dǎo)下，放療計劃設(shè)計和實(shí)施可以精確到肝段內(nèi)，盡可能保護(hù)剩余肝臟的完整解剖結(jié)構(gòu)，使得肝癌放療更加精準(zhǔn)。

此外，當(dāng)前已有不少機(jī)構(gòu)研發(fā)放療自動靶區(qū)勾畫的軟件，但目前尚缺乏統(tǒng)一的結(jié)果檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，尤其針對某一器官組織，從而為自動勾畫軟件的推廣增加了很多難度。融合圖像數(shù)據(jù)庫為軟件的測試標(biāo)準(zhǔn)提供了一種參考，可以用來測試現(xiàn)有肝部放療自動靶區(qū)勾畫軟件，驗(yàn)證其勾畫質(zhì)量及勾畫效果，使實(shí)現(xiàn)放療靶區(qū)勾畫的自動化成為可能［17］。因此，非常有必要構(gòu)建肝分段及靶區(qū)勾畫融合的數(shù)據(jù)庫推動智慧化放療和精準(zhǔn)放療的發(fā)展。

1.2 建立標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫的依據(jù)

本數(shù)據(jù)庫參照人工智能醫(yī)療器械數(shù)據(jù)集質(zhì)量相關(guān)的基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)，綜合參考醫(yī)療器械、信息技術(shù)、衛(wèi)生數(shù)據(jù)管理、臨床數(shù)據(jù)管理等相關(guān)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量要求與評價方式，根據(jù)人工智能醫(yī)療器械技術(shù)特點(diǎn)而進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的建設(shè)［18］。

為了確保既能作為人工智能數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練的使用，同時也能作為未來的行業(yè)驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的數(shù)據(jù)庫，本數(shù)據(jù)庫參照多種相關(guān)的規(guī)范，主要包括YY/T 0287-2017《醫(yī)療器械質(zhì)量管理體系用于法規(guī)的要求》、YY/T 0316-2016《醫(yī)療器械風(fēng)險管理對醫(yī)療器械的應(yīng)用》、國家食品藥品監(jiān)督管理總局《深度學(xué)習(xí)輔助決策醫(yī)療器械軟件審評要點(diǎn)（2019年第7 號）》、GB/T 36344-2018《信息技術(shù)數(shù)據(jù)質(zhì)量評價指標(biāo)》、GB/T 34960.5-2018《信息技術(shù)：服務(wù)治理第5部分：數(shù)據(jù)治理規(guī)范》、GB/T 25000.12-2017《系統(tǒng)與軟件工程：系統(tǒng)與軟件質(zhì)量要求和評價（SQuaRE）第12 部分：數(shù)據(jù)質(zhì)量模型》等［19］。

2 數(shù)據(jù)庫建立方法

醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)庫是利用數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)將醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)信息以匯聚形式展現(xiàn)，根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對影像數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)集進(jìn)行組織、存儲和管理。標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫建立在良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，要求數(shù)據(jù)具有真實(shí)性、準(zhǔn)確性、完整性及可塑性。數(shù)據(jù)庫的建立是一個全生命周期的管理過程，需經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注及數(shù)據(jù)集構(gòu)建等過程，同時在全過程中保證持續(xù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理。圖1給出了整個數(shù)據(jù)庫入庫及使用的流程圖。

2.1 數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集過程依賴臨床機(jī)構(gòu)實(shí)際的病例數(shù)據(jù)。入選病例圖像為肝癌患者的腹部CT 影像資料，作為原始圖像，在醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)篩選肝癌患者的上述圖像，將數(shù)據(jù)批量導(dǎo)出。導(dǎo)出時對原始圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理，隱去所有涉及患者隱私的個人信息，確保數(shù)據(jù)的采集過程符合倫理要求，最終將所采集的圖像數(shù)據(jù)匯聚形成初始數(shù)據(jù)儲存庫留待處理［20］。在之后的流程中，將會分別對同一張原始圖像做帶有肝臟放療靶區(qū)勾畫和分區(qū)分段輪廓標(biāo)注工作，最后將兩者圖像融合，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)肝切除理念下放療優(yōu)化。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理過程是保證數(shù)據(jù)庫準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)，在這一過程中需對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗篩選，刪減質(zhì)量較差、診斷存疑及診斷不符的圖像，留存清晰、典型的高質(zhì)量圖像，進(jìn)而形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。

2.3 數(shù)據(jù)標(biāo)注

2.3.1 肝癌放療靶區(qū)勾畫在患者的腹部CT 圖像上完成肝癌的放療靶區(qū)標(biāo)注，標(biāo)注內(nèi)容包括肝癌病灶的大體靶區(qū)（GTV）、臨床靶區(qū)（CTV）、計劃靶區(qū)（PTV）和危及器官等，標(biāo)注工作由具有5年以上工作經(jīng)驗(yàn)且經(jīng)統(tǒng)一培訓(xùn)的放療科醫(yī)師完成。標(biāo)注規(guī)則以肝癌放射治療指南為基礎(chǔ)，由放療領(lǐng)域?qū)＜抑贫?。隨后，在最大限度保護(hù)危及器官的前提下，由物理師進(jìn)行放療計劃設(shè)計，再由醫(yī)師進(jìn)行最終審核，確保無誤后方可納入數(shù)據(jù)庫形成靶區(qū)勾畫標(biāo)注數(shù)據(jù)庫。

2.3.2 肝臟分區(qū)分段標(biāo)注在肝臟三維重建圖像上根據(jù)肝臟血管膽管樹的走形進(jìn)行肝臟分區(qū)分段的標(biāo)注。標(biāo)注規(guī)則以肝臟解剖學(xué)為基礎(chǔ)，由肝臟外科領(lǐng)域?qū)＜抑贫?，?biāo)注過程在肝臟外科醫(yī)生的指導(dǎo)下進(jìn)行，核對無誤后形成肝臟解剖分區(qū)分段輪廓數(shù)據(jù)庫。在標(biāo)注過程中，每1 例圖像均由兩位醫(yī)師標(biāo)注，并通過雙重審核保證標(biāo)注結(jié)果的質(zhì)量。

2.4 輪廓融合

在輪廓融合階段，通過算法將相互匹配的放療靶區(qū)勾畫圖像（圖2）與肝臟解剖分段圖像進(jìn)行輪廓融合，使得肝臟的分區(qū)分段及放療計劃靶區(qū)在一個圖像中同時存在（圖3），得到原發(fā)性肝癌輪廓融合圖像（圖4），進(jìn)而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)肝切除理念下的肝臟放療優(yōu)化。

2.5 數(shù)據(jù)集的劃分與使用

2.5.1 數(shù)據(jù)集的劃分運(yùn)用以上方法建立原發(fā)性肝癌輪廓融合圖像標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫后，可以為肝癌圖像處理任務(wù)提供有效的支撐數(shù)據(jù)集。例如做靶向肝分割任務(wù)時，可以將數(shù)據(jù)庫按照3：1：1 的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測試集。為了保證數(shù)據(jù)集劃分的科學(xué)性和準(zhǔn)確性，3 個數(shù)據(jù)集中的病人性別、年齡、GTV、CTV、PTV、肝臟體積等數(shù)據(jù)統(tǒng)計均值盡可能保持一致。訓(xùn)練集用于最初的算法訓(xùn)練與制定，讓模型擬合數(shù)據(jù)樣本；驗(yàn)證集用于驗(yàn)證當(dāng)前模型的泛化能力，并對模型優(yōu)化更新；測試集用于評估最終模型的泛化能力，進(jìn)而滿足算法模型的解釋性、準(zhǔn)確性及魯棒性要求［21］。

除了上述劃分?jǐn)?shù)據(jù)集的方法外，還可以用交叉驗(yàn)證法使用數(shù)據(jù)集完成醫(yī)學(xué)圖像處理相關(guān)任務(wù)。交叉驗(yàn)證法的做法是將肝癌數(shù)據(jù)集劃為均等但不相交的K份，每一份數(shù)據(jù)集中病人性別、年齡、GTV、CTV、PTV、肝臟體積等數(shù)據(jù)統(tǒng)計均值盡可能保持均等。之后將K-1份數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集，將另外一份數(shù)據(jù)集作為測試集，將算法執(zhí)行K次［22］。

2.5.2 數(shù)據(jù)集的使用本文構(gòu)建的肝癌數(shù)據(jù)庫可以用于基于深度學(xué)習(xí)的肝分割訓(xùn)練和測試任務(wù)［17］。Unet是著名的醫(yī)學(xué)圖像分割網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)用本文數(shù)據(jù)集可以訓(xùn)練Unet 網(wǎng)絡(luò)以得到精準(zhǔn)肝分割模型。具體流程是：向網(wǎng)絡(luò)輸入肝癌圖像，Unet 網(wǎng)絡(luò)會將圖像編碼（降采樣）、圖像解碼（升采樣），最后將圖像像素級融合以輸出分割結(jié)果，可以計算每一次分割結(jié)果與原圖MASK 的Dice 系數(shù)作為損失函數(shù)，之后反向傳播逐步優(yōu)化模型［23］。訓(xùn)練結(jié)束后，可以用測試集評估該模型的最終泛化能力，評價指標(biāo)可以用Dice 系數(shù)或者分割結(jié)果與原圖MASK 的交并比（IOU）。在肝癌圖像輸入到網(wǎng)絡(luò)前，可以使用拉普拉斯算子（Laplace）將圖像濾波，以增強(qiáng)圖像的邊緣信息，這樣可以提高訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型對肝癌圖像的分割精度［24］。如圖5所示，展示使用Unet深度學(xué)習(xí)分割網(wǎng)絡(luò)和拉普拉斯算子進(jìn)行的靶點(diǎn)分割實(shí)際效果。

2.6 數(shù)據(jù)管理支撐體系

標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫的建立除要求對數(shù)據(jù)進(jìn)行精確處理外，還需要完善的管理支撐體系保障數(shù)據(jù)庫的正常運(yùn)行［25］。數(shù)據(jù)管理支撐體系包括數(shù)據(jù)質(zhì)量系統(tǒng)、數(shù)據(jù)運(yùn)維系統(tǒng)及數(shù)據(jù)安全系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量是決定人工智能應(yīng)用效果的基礎(chǔ)，對人工智能產(chǎn)品性能起著決定作用，因此數(shù)據(jù)庫建立過程中對數(shù)據(jù)的質(zhì)量有嚴(yán)格要求。數(shù)據(jù)質(zhì)量系統(tǒng)即運(yùn)用系統(tǒng)方式對數(shù)據(jù)的質(zhì)量進(jìn)行嚴(yán)格控制，以保證數(shù)據(jù)庫的標(biāo)準(zhǔn)性。標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫建立后，需要依賴數(shù)據(jù)運(yùn)維系統(tǒng)進(jìn)行日常的運(yùn)行及維護(hù)，以確保數(shù)據(jù)庫的正常運(yùn)轉(zhuǎn)［26］。此外，信息安全是網(wǎng)絡(luò)時代越來越受重視的領(lǐng)域，標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫中蘊(yùn)藏著海量的信息，因此需依托一套完善的數(shù)據(jù)安全系統(tǒng)來保障數(shù)據(jù)的安全性。經(jīng)過上述流程，本文所構(gòu)建的肝癌放療靶區(qū)CT影像數(shù)據(jù)庫概況見表1。

表1 肝癌放療靶區(qū)CT影像數(shù)據(jù)庫建立概況Table 1 Brief introduction of CT image database of radiotherapy target areas in patients with liver cancer

3 總結(jié)與討論

本文基于精準(zhǔn)肝切除理念提出一種肝癌放療靶區(qū)數(shù)據(jù)庫的建立方法，通過圖像融合技術(shù)使肝癌的放射治療精確到肝段，最大限度地減少放療對肝臟正常組織的影響，進(jìn)而提高患者預(yù)后。該數(shù)據(jù)庫已實(shí)現(xiàn)框架的建立，后續(xù)會逐步更新更多的肝癌數(shù)據(jù)。該肝癌數(shù)據(jù)庫可以用于基于深度學(xué)習(xí)的肝分割訓(xùn)練和測試任務(wù)，進(jìn)而得到可以準(zhǔn)確進(jìn)行肝分割的算法模型以實(shí)現(xiàn)肝部精準(zhǔn)放療。

本文所提出的數(shù)據(jù)庫建立方法在實(shí)際運(yùn)行中仍存在一些難點(diǎn)，如在標(biāo)定規(guī)則的認(rèn)可度方面，不同的醫(yī)院和專家之間可能存在個性化的差異，因此如何提高標(biāo)注規(guī)則的認(rèn)可度，使其得到公認(rèn)是實(shí)際操作過程中應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注的環(huán)節(jié)。另外，在醫(yī)生來源方面，不同醫(yī)生的準(zhǔn)確性存在差異，因此在標(biāo)注結(jié)果的一致性上需要進(jìn)行質(zhì)量控制，如通過對一個圖像進(jìn)行雙標(biāo)注，提高準(zhǔn)確性和一致性。而對于數(shù)據(jù)庫的標(biāo)準(zhǔn)性，需要經(jīng)過多次自我測試和第三方測試進(jìn)行調(diào)試和優(yōu)化，以提高數(shù)據(jù)庫的普適性。待數(shù)據(jù)庫可以保證準(zhǔn)確性、一致性、普適性后會公開，可為肝癌數(shù)據(jù)研究提供資源。我國的數(shù)據(jù)庫建設(shè)尚處于滯后狀態(tài)，無論是從社會資源投入方面還是數(shù)據(jù)共享方面，較發(fā)達(dá)國家均存在較大差距。因此，需集中力量加快數(shù)據(jù)庫的建設(shè)、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、提高質(zhì)量，為精準(zhǔn)放療的發(fā)展提供有力的支持。