核医学治疗患者个体化剂量评估方法研究

Nuclear medicine therapy is an important method to treat cancer and other diseases with radionuclides. With the development of the nuclear medicine equipment, the application of radionuclide therapy is increasingly wide. Accurate assessment of the organ dose and the voxelized dose distribution is critical to increasing the accuracy and efficiency of the treatment. This project proposed a new method to assess the personalized dosimetry in radionuclide therapy based on SPECT/CT images: The activity distribution of the radiopharmaceuticals is obtained by the SPECT/CT images, which were scanned at different time. The method of semi-automatic segmentation of organs is developed based on the CT images using the machine learning, therefore the personalized phantom can be developed in shorter time. The activity distribution is used as the source term. The sampling method of the complex source term and the variance reduction techniques are studied. Combined with the established personalized phantom, Monte Carlo simulation is processed to obtain the organ dose and the voxelized dose distribution. To validate this method, the result is compared with that of the traditional nuclear medicine software. Finally, a calculation platform of dose assessment for radionuclide therapy is established. This project will provide a useful tool for assessing the personalized dosimetry in radionuclide therapy, and then provide an important reference for doctors to develop treatment plans aiming at different states of patients. Moreover, this project can promote our country to reach the international leading level in the field of dose assessment for radionuclide therapy.

核医学治疗是利用放射性核素治疗癌症等疾病的重要手段。随着现代核医学设备的发展，核医学治疗的应用越来越广泛。准确评估患者的器官剂量及体素级的剂量分布，对于提高治疗的准确性和有效性至关重要。本项目提出一种基于SPECT/CT图像进行核医学治疗患者个体化剂量评估的新方法：利用不同时刻的SPECT/CT图像得到放射性核素的活度分布；基于CT图像研究利用机器学习等方法实现器官的半自动化分割，在较短的时间内构建个体化体模；利用药物活度分布作为源项，研究复杂源项的抽样方法以及强迫碰撞减方差技巧，结合已建立的个体化体模开展蒙卡模拟得到器官剂量及体素级剂量分布，通过与传统核医学软件比较验证结果的正确性；并搭建出核医学治疗患者个体化剂量评估计算平台。本研究将为核医学治疗患者个体化剂量评估提供有力工具，进而为临床医师针对个体患者制定诊疗计划提供重要参考，而且可使我国在核医学治疗患者剂量评估领域达到世界先进水平。

核医学治疗是利用放射性核素治疗癌症等疾病的重要手段，尤其适用于中晚期肿瘤，在骨转移瘤和甲状腺癌等疾病治疗中有重要应用。对临床患者进行个体化的剂量评估是制定针对性治疗方案的基础，符合精准医疗的要求。本项目基于临床患者数据，提出了准确定位药物在患者体内空间分布的方法，建立了药物在患者体内代谢过程的动力学模型，开展了患者体内剂量分布精确计算的研究，并搭建了核医学患者个体化剂量评估计算平台。.本研究提出一种基于核医学图像进行核医学患者个体化剂量评估的新方法：首先收集临床核医学患者SPECT/CT和PET/CT数据，基于深度神经网络实现了核医学功能图像端到端的重建，利用不同时刻的核医学图像得到患者体内药物的空间分布；将药物的空间分布与器官分割后的患者解剖图像进行数据配准，获得患者器官内药物活度随时间的变化，进而建立患者个体化药物代谢动力学模型；基于CT图像研究利用机器学习等方法实现器官的半自动化分割，在较短的时间内构建个体化体模；利用药物活度分布作为源项，结合已建立的个体化体模开展蒙卡模拟得到器官剂量及体素级剂量分布，分别从器官尺度和体素尺度进行患者个体化剂量评估，并建立了适用于个体剂量评估的神经网络模型。.本研究从个体化药物分布研究、药物代谢动力学模型建立以及剂量计算三个方面实现了核医学靶向治疗中患者的个体化剂量评估方法，并搭建了核医学患者个体化剂量评估计算平台，可以给出核医学患者体内体素级药物活度的分布、器官平均剂量以及体素级剂量分布。本研究将为核医学治疗患者个体化剂量评估提供有力工具，进而为临床医师针对个体患者制定诊疗计划提供重要参考，大大提高了我国核医学治疗患者剂量评估技术水平。.本项目发表论文14篇，其中SCI收录论文5篇，EI收录论文4篇，核心期刊论文4篇。本项目研究工作开展期间，培养博士研究生4名，本科生2名。