下面是小编为大家整理的零基础靶区勾画——肝癌篇,供大家参考。
零基础靶区勾画——肝癌篇 1 1 肝癌的影像学表现 作为消化系统常见实体恶性肿瘤，我国肝癌(主要是原发性肝癌)发病率较高，预后较差。原发性肝癌主要包括肝细胞癌、肝内胆管癌和混合型肝细胞癌-胆管癌三种不同病理学类型， ，本文中的“肝癌”仅指“ 肝细胞癌”（ （https://caivd-org.cn/webfile/file/20220118/2022011817110387387.pdf ）。
肿瘤病灶引发的 组织器官解剖学亦或是组织密度改变是基于超声、CT 等影像学技术的早期筛查与诊断的基础。
在我们日常见到的 CT 平扫片中，正常肝脏呈现 均匀密影 度软组织影（50-60Hu），密度高于肝脏周围的脾、胰腺、肾等组织，简单识别 Tips:正常肝脏组织相比于脾、肾等组织要白一点）。
在肝门层面还可见肝动静脉、门静脉、胆管等不规则低密度影（Tips:在 CT 断层图像中，对于不确定的血管等结构，可连续观察多个层面进行跟踪辨认；也可借助 增描 强扫描进行对比观察）。
正常肝脏 CT 平扫影像学表现 所谓增强扫描，即引入与人体组织密度差别较大的药物（即造影剂/对比剂），在影像图片上形成组织密度差异较大的图像，易于观察。
在肝脏的增强扫描中，由于脉 肝脏双重血供（肝动脉+门 门）
静脉）的特点，整个肝脏图像呈现 三个时相的动态变化：动脉期-门脉期-延迟期。
敲黑板！敲黑板！上述三个时相图像特点是肝脏疾病影像诊断的重要参考，待 Nothing 向大家详细讲述：
动脉期：顾名思义，造影剂由注射后分布于动脉内，所以本期最大的特点就是 腹主动脉成高密度影，图上可以看到脊柱侧前方连续性白色的血管影。
此外，血供丰富的组织如肾皮质呈现明显强化，脾呈现部分强化(这种部分强化，部分非强化，亮暗相间的图像，我们又称为花脾)。对于肝脏，由于大部分血供来源于门静脉，此期正常肝脏并未强化，较暗。
门脉期：此期造影剂主要分布于门静脉系统内，门静脉系统为肝脏主要的血供来源。在此期，我们可以看到主动脉影强化减退， 门静脉呈现密度较高的白色， 肝实质、肾实质、脾均呈现均匀强化，即“图像变白”。
延迟期：在此期肝动静脉系统内均有造影剂分布，主要用于观察病灶内的强化情况。一些血管异常，造影剂排空减缓的疾病如 肝血管瘤，在此期呈现高密度影。
肝脏增强扫描三期 CT 表现（白圈范围即为肝癌癌灶）
前文提到， 解剖学或者组织密度的改变是影像图像上辨别疾病的基础。病灶的发现就像是给两张图片找不同，同一部位与正常影像差异越大约有可能是病灶所在的部位。
在 CT 平扫中，与大体分型对应， 原发性肝癌病灶可表现为巨块状或结节状。与正常肝组织相比， 癌灶主要表现为低密度病灶，少数也可为混合密度病灶。
肿瘤体积较大时，由于病灶可发生出血、坏死等改变，CT 影像上会出现密度不均一病灶。肝癌病灶边界多不清，较为模糊，也成为肿瘤靶区勾画的难点。
原发性肝癌 CT 平扫影像学表现（白色箭头为癌灶）
此时我们就要借助于增强 CT， 由于肝癌病灶主要由肝动脉供血且一般血供较为丰富，造影剂到达早于由门静脉主要供血的肝实质，呈现出短暂的 高密度区（比较白），但清除出肝较快，后期则表现为 低密度区，体现出“ 快进快出”的特点，类似于走双向八车道的高速公路，路宽车少，造影剂在高速上跑的非常快，即在影像上表现为暗-亮-暗的表现； 而肝实质中的造影剂仿佛在走两车道的盘山路，绕弯而缓慢，影像上表现为缓慢增亮-缓慢变暗的表现；进而由此与正常肝脏组织相区别（Fig 3）。
原发性肝癌 CT 增强扫描影像学表现（白色箭头为癌灶）
左图：动脉期；右图：门脉期 2 2r 3D Slicer 勾画肝癌靶区 3D Slicer 是一款优秀的免费开源医学图像处理软件，可兼容 Win/MacOS/Linux 等多种系统，具备强大
的扩展性，大家可以从官方网站（https://www.slicer.org/）下载相应版本。
本文使用的是 3D Slicer v4.10.2 版本向大家简单展示肝癌病灶的靶区勾画过程。需要注意：3D Slicer 处理的影像学原始图像须为 DICOM 格式（.dcm 文件），否则无法识别。
我们先来认识一下这款软件，3D Slicer 界面较为简洁，主要的功能键安排在上方的功能菜单栏中：
常用功能：
DCM 格式图像导入：
图像序列及数据列表：Data 选项
图像参数及窗宽/窗位调整：Volumes 选项
靶区勾画：Segment Editor 选项
图像显示区显示方式：Four-Up 选项
功能键的下方，便是软件主界面。左侧则为图像序列信息及状态显示区，右侧即为图像显示区：
下面 Nothing 就以临床确诊的肝癌患者 CT 增强图像为例，简单演示肝癌病灶的识别与靶区勾画过程：
1. 图像导入：DICOM 格式的图像文件可由软件左上角菜单栏中 DCM 图标按钮进行导入，导入后会在右侧图像显示区出现该图像序列横断位、矢状位、冠状位的影像图（如上图示）。
我们在此采用动脉期影像（Arterial phase, AP）作为示例。在 Data 选项卡中 ，选中动脉期图像后，点击序列后的眼睛图标即可显示出该序列的 CT 图像：
修改命名：由于各影像命名并不一致，我们可以目标影像进行统一修改命名，方便后续查找与其他操作。
比如动脉期命名为 AP,同时将分析不需要的图像序列删除，例如：
2. 调整图像的窗宽与窗位：让肿瘤病灶与周围正常组织分界更清楚。我们只需要长按鼠标左键沿着影像的对角线移动，可以提高或降低各组织的对比度（即窗宽与窗位），影像变白或变黑）。
但是！对于新手而言，手动调整窗宽窗位后经常会出现的状况是：咦，影像怎么白了？黑了？模糊了？原来还稍微清晰的图像怎么再也调不回去了？ 在这里，Nothing 就来分享一个小妙招。在 Volumes 选项卡 中调整该序列的窗宽（W）与窗位（L），3D Slicer软件已经预设了常见的肺窗、软组织窗、骨窗等，当然大家也可根据自己的经验手动设置。
3.病灶的识别：一般 Nothing 习惯调整好图后先将图像整体浏览一遍，初步了解下病灶的位置、大小、密度等 ，重点关注肝脏中密度不均匀的组织影。
在本例中，我们可以看到动脉期该肝脏右叶有一巨大稍高密度灶（白色箭头所示），内部密度不均一，中央多个有较低密度影（一般为肿瘤坏死灶），整个病灶与周围分界不是很清晰，在结合该病灶门脉期（Portal venousphase, PVP）呈现低密度影，基本复合肝癌的
影像学表现。So Nothing 提醒，判别肝癌病灶时，结合期 动脉期+ 门脉期可更准确的找到靶病灶。
动脉期静脉期（白色箭头即为癌灶）
4. 病灶靶区勾画：Ok，学会了如何识别病灶，下一步我们正式开始勾画靶区病灶。
依然是以动脉期的图像为例。首先将我们的图像界面的四格画面转换为仅有横断面的单格画面，这样图像更大，易于勾画：选 Four-Up选项卡中的 Red slice only 选项
靶区勾画我们使用 Segment Editor 选项 ：在左侧勾画页面中的 Segmentation 栏内选择 Creat new segmentation as….,对新建的靶区命名，一般建议命名体现靶区特征便于后续识别，例如“SegAP”。
选好我们要勾画的图像序列（例如动脉期序列）后，我们可以在 Data 界面中将其他序列的图像删去，保证靶区层面的勾画准确。
之后，在我们新建的 SegAP 靶区层面点击 Add，创建新的靶区，同样，我们命名为 SegAP
下来，我们就可以选用该选项卡中的 Draw 工具进行靶区勾画啦。选中之后鼠标会变为铅笔样，这样单击鼠标连续在 横截面图像中围绕肿瘤边缘勾画即可（图中黄色实线）。
勾画完毕单击右键确认靶区，此时靶区会被浅绿色覆盖，代表该层面靶区已经勾画完成。剩下的就是一层一层慢慢勾画靶区就可以啦。如果勾画过程中需要修改靶区，大家可以试试 Paint 与 Erase 工具，此外别忘了快捷键 Ctrl+Z 可以撤销上一步操作哦
Tips:
a.3D Slicer 软件默认鼠标中键滚轴上下滚动用于调节图像不同层面；单击鼠标中键拖动可以调整图像位置；
b.在不选用任何工具的情况下，单击鼠标左键并滑动用于调整图片的窗宽与窗位； c.单击鼠标右键并滑动用于调整图像大小 1.靶区浏览与 Binary labelmap 生成：
在勾画完成后，我们返回 Four-Up 四格图像界面，此时可以从横断面、冠状面及矢状面观察我们所画的靶区，右上方格中可以看到勾画靶区的三维图像。
后续的影像组学分析过程中，需要把靶区的图像数据转换为二进制数据（binary data）进行分析。因此我们回到 Data 界面，选中刚创建的 SegAP 靶区，右键勾选 Export visible segments to binary labelmap，即可生成 SegAP-label 数据，如图示
2.靶区勾画数据的保存：
结束了上面的步骤，我们靶区勾画也就要接近尾声啦。下面我们将所有的勾画数据导出存盘，使用最上方菜单栏中的 Save 选项 ，此时弹出我们要保存的 5个文件：*.mrml 文件，3 个*.nrrd 文件和*.ctbl 文件。可对文件名作必要的简化。
需要注意的是，上述文件的保存路径（Directory）
需要文 统一且路径名中不可有中文，路径名可通过 Change directory for selected files 选项进行修改。最后，单击Save 进行保存。
至此，我们肝癌的病灶识别与 3D Slicer 靶区勾画工作就完成啦，后续的进一步分析就可以由今天保存的这几个文件继续进行。整个勾画过程步骤还是偏多，大家可以先利用手边的影像学数据练起来，熟能生巧。
3 3 Summary 1.CT 图片中的病灶识别多基于解剖学改变或者组织器官的密度改变，因此组织结构的正常影像学 CT 结构的认识与积累至关重要。在分析过程中，多选用增强CT 进行病灶识别与靶区勾画； 2.使用 3D Slicer 软件导入 DICOM 格式（.DCM）的影像学原始图像可进行靶区勾画在内的多种分析与操作，最终生成含有图像二进制标签信息的多种文件供后续分析；
3.多加练习方可熟能生巧。
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