摘要：为提高脑胶质瘤核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)图像分割精度及质量,设计一种混合偏移轴向自注意力机制的脑胶质瘤分割多层级轴向注意力网络(multi-level axial-attention net,MLA-Net)算法。MLA-Net算法框架中设计的混合偏移轴向自注意力机制和混和损失函数,分别用于提取更精确的全局相对位置关系、提升网络对细节结构特征的敏感程度和实现精确地分割胶质瘤模糊边界。试验结果表明,在BraTS 2018和2019的混合数据上,MLA-Net算法的dice系数可达到0.8433,Hausdorff距离为2.587。MLA-Net算法的MRI图像脑胶质分割性能优良,可以融合全局相对位置特征和局部细节特征,更好地分割出脑胶质瘤感兴趣区域。

摘要：目的 脑胶质瘤及其子区域的全自动分割是计算机辅助肿瘤临床诊断的基础,卷积神经网络在脑部磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)分割过程中,小卷积核只能提取局部特征而无法有效融合全局特征,缩小了对影像信息的感知范围,从而导致分割精度不足的问题。本研究旨在利用膨胀卷积,针对三维(three-dimensional, 3D)-UNet不能充分提取全局特征的问题进行改进。方法 (1)算法构建:本文提出一种带有三条全局上下文特征提取通路的3D-UNet模型,即3DGE-UNet模型。使用脑部肿瘤分割挑战赛(Brain Tumor Segmentation Challenge, BraTS)2019提供的公开数据集(335例患者),设计一种全局上下文特征提取(more global contextual feature extraction, GE)模块,并将该模块引入到3DUNet网络的第一、二、三条跳跃连接处,利用该模块充分提取图像的不同尺度全局特征,并与上采样得到的特征图叠加,扩大模型感受野,实现不同尺度特征的深层融合,从而完成端到端的脑肿瘤全自动分割。(2)算法验证:图像数据来源于BraTs2019数据集(335例患者术前MRI图像,包括T1、T1ce、T2和FLAIR四种模态图像和一张医生标注的肿瘤标签图像),将数据集分别按照8∶1∶1划分为训练集、验证集和测试集。以医生标注的肿瘤标签图像为金标准,使用Dice系数(综合评价有效性)、敏感度(病灶区域的查全率)和95%Hausdorff距离(肿瘤边界的分割精度)在测试集中评估算法对完整肿瘤区域(whole tumor, WT)、核心肿瘤区域(tumor core, TC)和增强肿瘤区域(enhancing tumor, ET)三种区域的分割性能,分别使用无GE模块的3D-UNet模型和有GE模块的3DGE-UNet模型进行检测,内部验证GE模块设置的有效性。使用3DGEUNet模型、ResUNet、UNet++、nnUNet、UNETR检测上述性能指标,并比较5种算法模型的收敛性,外部验证3DGEUNet模型的有效性。结果 (1)在内部验证中,改进的3DGE-UNet模型在测试集中分割WT、TC和ET区域的Dice均值分别为91.47%、87.14%和83.35%,与传统的3D-UNet模型相比(89.79%、85.13%和80.90%),综合评价达到了最优值,对于三个区域的分割精度都有提升(P<0.05)。3DGE-UNet模型与3D-UNet模型相比,ET区(86.46%vs. 80.77%)具有更高的敏感度(P<0.05),在查全率方面表现更为优越,在面对病灶区域时,3DGE-UNet模型更倾向于正确识别并捕获更全面的阳性区域,更为有效地避免漏诊发生。3DGE-UNet模型在肿瘤WT区域边缘分割的出色性能,其95%Hausdorff距离均值优于3DUNet模型(8.17 mm vs. 13.61 mm,P<0.05),但在TC区(8.73 mm vs. 7.47 mm)和ET区(6.21 mm vs. 5.45 mm)的性能表现与3DUNet模型相似。(2)在外部验证中,其余4种算法仅TC的Dice均值(87.25%)、WT的敏感度均值(94.59%)、TC的敏感度均值(86.98%)和ET的平均95%Hausdorff距离(5.37 mm)优于3DGE-UNet模型,但差异无统计学意义。3DGE-UNet模型可以在训练阶段快速收敛,速度优于其他外部模型。结论 3DGE-UNet模型可以有效地提取和融合不同尺度的特征信息,提高脑肿瘤分割的准确性。

摘要：目的 制备工程化细菌膜仿生纳米粒Angiopep-2 E. coli membrane (ANG-2 EM)@PDA-PEI-CpG(简称ANG-2 EM@PPC),实现药物高效地靶向输送,治疗脑胶质瘤。方法 利用实验室构建inaX-N-angiopep-2工程菌表达,溶菌酶处理超滤离心获得ANG-2 EM;采用超声法包覆细菌膜制备ANG-2 EM@PPC;Western blot、琼脂糖凝胶电泳、透射电子显微镜(TEM)验证制备情况;检测粒径和Zeta电位以考察ANG-2 EM@PPC的稳定性。细胞水平研究:CCK-8法考察ANG-2 EM@PPC的对中性粒细胞存活率的影响。设计并构建流动腔模型,流式细胞术测定中性粒细胞的摄取效率,以考察在炎症环境下ANG-2 EM@PPC搭中性粒细胞便车的效率。荧光显微镜表征中性粒细胞死亡方式,Western blot和流式细胞术考察中性粒细胞凋亡小体的产生。动物水平研究:颅内注射小鼠胶质瘤-荧光素酶标记(GL261-Luc)细胞,建立原位脑胶质瘤小鼠模型,并验证小鼠肿瘤组织炎性环境。将肿瘤模型小鼠分为3组(均n=3),分别尾静脉注射DiR、ANG-2EM@PDA-PEI-CpG、EM@PDA-PEI-CpG(均10 mg/kg),荧光图像检测3种制剂在体内和脑内的分布情况;肿瘤模型小鼠分为6组(均n=4),分别尾静脉注射PBS、PDA、PC、PPC、EM@PPC、ANG-2 EM@PPC(均10 mg/kg),活体成像观察肿瘤消退状况并检测小鼠生存率、体质量以评价体内药效学,TUNEL染色(脑组织)、HE染色(脑、心、肝、脾、肺、肾组织)评价治疗效果。结果 TEM结果显示成功制备工程化细菌膜仿生纳米粒,PPC具有明显的壳核结构,壳厚约8.2 nm。由于ANG-2EM的包覆,ANG-2 EM@PPC的壳厚度增加到约9.6 nm且其表面有1层边界明显的细菌膜覆盖。放置1周内,稳定性良好。细胞实验中,CCK-8法示,ANG-2 EM@PPC对中性粒细胞的活力没有明显的影响。流式细胞术检测示,ANG-2EM@PPC在激活中性粒细胞中的摄取增强,在静止状态下搭中性粒细胞便车的效率比流动条件下高;与EM@PPC组相比,ANG-2 EM@PPC组搭中性粒细胞便车的效率增高(摄取效率24.9%vs. 31.1%)。荧光显微镜示,ANG-2 EM@PPC改变中性粒细胞死亡途径,从中性粒细胞胞外捕获网相关死亡(neutrophil extracellular traps-osis, NETosis)向凋亡转变;Western blot证实中性粒细胞凋亡小体的产生,流式细胞术结果显示其产生比例高达77.7%。动物实验中,DiR组、EM@PPC组、ANG-2 EM@PPC组制剂在脏器(心、肝、脾、肺、肾)中分布没有明显差别(P>0.05),但在脑组织中,EM@PPC组、ANG-2EM@PPC组高于DiR组(P<0.05),ANG-2 EM@PPC可以穿过血脑屏障到达脑实质,对脑部肿瘤处的中性粒细胞有很高的亲和力,并可以被其内化。与PBS、PDA、PC、PPC组相比,EM@PPC组生存率和小鼠体质量改善,肿瘤荧光强度减弱,凋亡细胞增加,ANG-2 EM@PPC组上述趋势更明显;各组HE染色均未见异常。结论 成功制备了具有炎症响应特性的ANG-2 EM@PPC纳米递送系统,该系统能跨越血脑屏障靶向聚集于肿瘤炎症微环境,提高抗胶质瘤疗效。该研究为胶质瘤治疗提供新的给药策略,也为其他中枢神经系统疾病的非侵入性炎症微环境靶向药物递送提供新的思路。

摘要：脑胶质瘤是由于大脑和脊髓胶质癌变产生的、最常见的原发性颅脑肿瘤,其中恶性脑胶质瘤占比大且致死率高。利用磁共振成像(MRI)图像对脑胶质瘤定量分割和分级是目前诊治脑胶质瘤的主要方法。为提升脑胶质瘤的分割精度与速度,提出一种基于3D-Ghost卷积神经网络(CNN)的脑胶质瘤MRI图像分割算法:3D-GA-Unet。3DGA-Unet以3D U-Net(3D U-shaped Network)为基础框架,设计基于3D-Ghost CNN模块,利用线性运算增加有用信息输出、减少传统CNN中的冗余特征;添加基于坐标注意力(CA)的模块,利于获取更多于分割精度有利的图像信息。在公共脑胶质瘤数据集BraTS2018进行训练和验证,实验结果表明,3D-GA-Unet脑胶质瘤分割结果的周围水肿区域(WT)、坏死核心区域(TC)和增强肿瘤区域(ET)的平均Dice相似系数(DSC)分别达到0.8632、0.8473和0.8036,平均敏感度分别达到0.8676、0.9492和0.8315。3D-GA-Unet能精准分割脑胶质瘤图像,进一步提升分割效率,对脑胶质瘤的临床诊断有积极的意义。

摘要：当前混合现实(MR)技术在数字医疗领域正日益受到广泛关注.以脑胶质瘤医学影像分析混合现实技术为对象,提出基于深度学习模型3D UNet的MR脑胶质瘤定位与区域分割算法,采用基于面绘制方法对脑胶质瘤影像进行多结构组织的三维绘制与优化,提出了基于交互式无标识和基于标识图的移动混合现实三维注册跟踪与视觉空间共享算法,实现MR多设备的第三视角空间实时共享,设计并实现了面向脑胶质瘤医学影像分析的混合现实原型系统.实验结果表明所提方法能有效实现MR脑胶质瘤检测、分割与三维重建,通过MR移动设备的实时共享,实现脑胶质瘤医学影像混合现实分析,有效支撑脑胶质瘤辅助诊断与治疗,也为手术术前规划、医学教育培训等提供了新的方法.

摘要：目的:设计一种通过降低脑胶质瘤瘤床区(GTVtb)剂量均匀性来降低正常脑组织受量的放疗计划,并利用剂量学以及放射生物学指标评价。方法:选取20例脑胶质瘤术后患者放疗用CT图像。处方剂量为计划靶区(PTV)60 Gy/30 f(2 Gy/f),使用容积旋转调强(VMAT)技术分别设计两组计划,一组是常规计划(PTV均匀性控制在处方剂量的95%~107%之间),另一组适当降低GTVtb剂量均匀性(95%~110%之间),分别命名为Vhomo、Vinho。在95%体积的PTV满足处方剂量的前提下评价两组计划。利用剂量学指标评价两组计划中靶区和正常脑组织的剂量差异。基于等效均匀剂量(EUD)编写Matlab程序计算正常组织并发症概率(NTCP),评价正常脑组织的放射性损伤概率。利用机器跳数(MU)和计划系统计算的预计出束时间评价计划执行效率。结果:两组计划PTV剂量的D_(2%)、D_(98%)以及D_(mean)三项指标均具有显著的统计学差异(P<0.001)。Vinho组D_(2%)、D_(mean)高于Vhomo组,Vinho组的D_(98%)低于Vhomo组。两组计划PTV的CI均值为0.88±0.03,无统计学差异;HI均值分别为0.08±0.01、0.10±0.02,具有显著统计学差异(P=0)。Vinho组的正常脑组织受量评价指标V_(50)、V_(40)、V_(20)以及D_(mean)均较低,具有显著统计学差异(P<0.001),两组计划的NTCP(5.21±3.30 vs 4.79±2.77)具有统计学差异(P=0.048)。Vinho组计划MU多于Vhomo组,具有显著统计学差异(P=0.001),但并未延长治疗时间,二者的出束时间几乎相同,无统计学差异。结论:对于脑胶质瘤的放疗计划,通过降低靶区均匀性限制,可减少正常脑组织的受量,进而降低患者的放射性毒副反应,可为临床计划设计提供参考。

摘要：对流增强给药(CED)是一种使药物不经过血脑屏障而直接递送至大脑或肿瘤组织中的技术。目前,国际上已开展一些通过CED输注不同药物治疗小脑幕上高级别胶质瘤患者的临床试验,在部分患者中观察到了一定疗效。然而,CED设备材料的应用、药物的选择和研发、药物的分布和药代动力学等问题,亟需进一步研究。本文回顾了CED的原理、机制,对既往的临床前研究和临床试验进行归纳,并对CED目前应用的困境进行了简要介绍,以期为我国胶质瘤的治疗以及后续临床研究设计和开展提供启发和参考。

摘要：目的比较脑胶质瘤光子调强放疗(IMRT)计划与质子调强放疗(IMPT)计划的剂量学差异。方法回顾性分析2020年11月至2022年4月中国科学技术大学附属第一医院离子医学中心接受IMRT治疗的15例脑胶质瘤患者的临床资料。在治疗计划系统中分别为每例患者图像设计IMRT及IMPT计划, 比较两种计划靶体积(PTV)、靶区适合度指数(CI)、靶区剂量均匀性指数(HI)、危及器官的最大剂量(Dmax)及平均剂量(Dmean)差异。结果 IMRT计划组PTV1、PTV2的Dmax、Dmean、CI及HI与IMPT计划组比较, 差异均无统计学意义(均P>0.05)。与IMRT计划组相比, IMPT计划组脑干Dmean[6.92 GyE(0.09 GyE, 12.58 GyE)比24.41 GyE(2.59 GyE, 34.18 GyE)]、左侧视神经Dmax[0.78 GyE(0.04 GyE, 25.18 GyE)比20.42 GyE(6.38 GyE, 37.17 GyE)]、左侧视神经Dmean[0.10 GyE(0.01 GyE, 11.63 GyE)比9.74 GyE (2.99 GyE, 20.87 GyE)]、右侧视神经Dmean[1.57 GyE(0.13 GyE, 14.90 GyE)比14.08 GyE(2.66 GyE, 23.67 GyE)]、左侧晶体Dmax[0 GyE(0 GyE, 2.91 GyE)比4.84 GyE(1.42 GyE, 5.48 GyE)]、左侧晶体Dmean [0 GyE(0 GyE, 1.73 GyE)比3.84 GyE(1.25 GyE, 4.30 GyE)]、右侧晶体Dmax[0.25 GyE(0.04 GyE, 4.55 GyE)比4.28 GyE(1.58 GyE, 5.84 GyE)]、右侧晶体Dmean[0.16 GyE(0.01 GyE, 1.95 GyE)比3.73 GyE(1.04 GyE, 4.86 GyE)]、垂体Dmax[6.97 GyE(0.18 GyE, 39.70 GyE)比36.60 GyE(2.74 GyE, 45.19 GyE)]、垂体Dmean[1.36 GyE(0.06 GyE, 13.85 GyE)比24.74 GyE(2.42 GyE, 32.80 GyE)]、海马Dmax[5.10 GyE(0.24 GyE, 26.52 GyE)比35.83 GyE(5.03 GyE, 46.11 GyE)]、海马Dmean[0.36 GyE(0.04 GyE, 25.65 GyE)比18.79 GyE(2.37 GyE, 28.10 GyE)]均低, 差异均有统计学意义(均P0.05)。结论在脑胶质瘤放疗中, IMRT与IMPT计划均能满足放疗临床剂量要求, IMPT计划能更好保护周围危及器官, 减少海马、脑干、视神经、晶体、垂体的照射剂量。

摘要：目的评估超声造影在脑胶质瘤切除术术中的应用价值。方法选取2020年9月至2021年7月于哈尔滨医科大学附属第一医院神经外科行脑胶质瘤切除术的27例患者(术前MRI诊断为脑胶质瘤),所有患者术中均行二维超声及超声造影检查,以术后病理作为诊断金标准,明确脑胶质瘤病理类型。采用随机区组设计方差分析比较高级别脑胶质瘤的肿瘤组织、正常脑组织和供血动脉超声造影参数[开始强化时间(TTS)、达峰时间(TTP)、峰值强度(API)]的差异,组间多重比较采用Tukey HSD检验;采用配对t检验比较低级别脑胶质瘤的肿瘤组织和正常脑组织超声造影参数的差异。结果27例脑胶质瘤患者中,根据术后病理回报,其中高级别脑胶质瘤16例,低级别脑胶质瘤11例。在高级别脑胶质瘤中,肿瘤组织的TTS为(30.94±2.11)s、TTP为(45.04±2.74)s、API为(79.56±7.35)dB;主要供血动脉的TTS为(28.88±1.54)s、TTP为(43.04±2.85)s、API为(134.27±14.57)dB;正常脑组织的TTS为(35.88±2.16)s、TTP为(46.41±2.75)s、API为(48.02±4.79)dB;高级别脑胶质瘤肿瘤组织的TTS、TTP低于正常脑组织、高于主要供血动脉,API高于正常脑组织、低于主要供血动脉,差异均具有统计学意义(P均<0.001)。在低级别脑胶质瘤中,肿瘤组织的TTS为(23.62±1.90)s、TTP为(35.66±2.38)s、API为(103.67±7.32)dB;正常脑组织的TTS为(27.97±2.23)s、TTP为(44.11±4.68)s、API为(67.27±11.59)dB;低级别脑胶质瘤肿瘤组织的TTS、TTP低于正常脑组织,API高于正常脑组织,差异均具有统计学意义(t=-14.80、-7.41、8.67,P均<0.001)。结论术中超声造影可为脑胶质瘤定位及切除范围的确定提供帮助,可最大限度提高肿瘤切除范围。

摘要：针对目前脑胶质瘤诊断治疗中靶向性差、治疗效率低等问题,设计合成以气囊蛋白(Gas vesicles,GV)为载体,透明质酸(Hyaluronic acid,HA)靶向负载阿霉素(Doxorubicin,DOX)的纳米药物递送系统。利用EDC/NHS脱水缩合反应,制备GV@hDOX载药系统,观察其对小鼠脑胶质瘤的杀伤作用以及超声成像效果。首先,通过化学反应将HA-DOX接枝在GV的表面,得到具有靶向作用的GV@hDOX;其次,通过透射电子显微镜和荧光光谱仪等仪器对GV和GV@hDOX的形貌结构进行表征;最后,对其体外稳定性、靶向肿瘤细胞吞噬与杀伤能力进行评价。透射电子显微镜和荧光光谱图表明GV@hDOX的成功合成,负载量为66.7μg/OD_(500);与GV相比,GV@hDOX具有更高的超声成像能力;与游离DOX相比,GV@hDOX显著提高了小鼠脑胶质瘤GL261细胞对DOX的吞噬效率。GV@hDOX优异的超声成像和药物递送效率为脑胶质瘤的靶向载药系统的构建提供了新的思路,为进一步实现脑胶质瘤的高效治疗奠定了基础。