【摘 要】
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目前在中国地区,肺癌的发病率和死亡率排在所有癌症的首位,对于癌症的预防和治疗,肺癌起着极其关键的作用。放射治疗（简称:放疗）是目前治疗肺癌最有效的方式之一,精准的勾画出肿瘤靶区是放疗过程中最关键的一步,但目前靶区勾画仍是由医生手工完成,费时且费力。为减轻临床工作负担,提高勾画精度与效率,开展靶区特别是大体肿瘤体积（GTV）的自动分割研究是十分有意义的。在此背景下,本研究开发了基于卷积神经网络的Ⅲ期
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目前在中国地区,肺癌的发病率和死亡率排在所有癌症的首位,对于癌症的预防和治疗,肺癌起着极其关键的作用。放射治疗（简称:放疗）是目前治疗肺癌最有效的方式之一,精准的勾画出肿瘤靶区是放疗过程中最关键的一步,但目前靶区勾画仍是由医生手工完成,费时且费力。为减轻临床工作负担,提高勾画精度与效率,开展靶区特别是大体肿瘤体积（GTV）的自动分割研究是十分有意义的。在此背景下,本研究开发了基于卷积神经网络的Ⅲ期非小细胞肺癌GTV分割算法,成功实现了GTV的自动分割,达到了临床应用的基本要求。其具体内容概述如下:（1）利用3D Unet网络实现了Ⅲ期非小细胞肺癌GTV自动分割,并根据肿瘤特点设计了3D数据预处理方法和新的损失函数,并通过对比实验探究了3D Unet网络深度对分割结果的影响,获得了针对本文数据集最适合分割的3D Unet深度。（2）为提高3D Unet分割性能,从网络连接机制出发,分别将残差连接机制和密集连接机制引入3D Unet,并分别设计了3D Res-Unet、3D Dense-Unet网络,两种连接机制的引入均解决了训练过程中梯度消失的问题,改善了GTV分割效果,使Dice相似系数提高了1～2个百分点,相比之下,残差连接的改进效果略优于密集连接,更符合临床应用的需求。（3）为进一步改善模型分割性能,从通道特征关系出发,将通道注意力机制引入上述分割模型中,设计了3D SE-Unet、3D Res SE-Unet网络,通过强化有用特征、抑制无用特征,进一步提高了GTV分割精度。其中,通道注意力机制引入3D Res-Unet网络获得了最佳的分割结果,其分割结果的Dice相似系数、95%豪斯多夫距离、平均表面距离分别可以达到0.7367、21.39mm、4.962mm。
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