基于GDL损失函数U-net神经网络在放疗定位CT图像上对甲状腺分割的初步研究

来源 :山西医科大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：quzoufeng

【摘要】

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目的探讨基于GDL(generalized Dice loss)损失函数U-net神经网络模型在放疗定位CT图像上甲状腺分割效果。方法选取76位乳腺癌和鼻咽癌患者的放疗定位CT图,由影像学专家勾画标

【作者】

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文晓博袁美芳赵彪孙梦真胡晓庆杨毅

【机构】

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昆明医科大学第三附属医院

【出处】

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山西医科大学学报

【发表日期】

：

2021年3期

【关键词】

：

U-net神经网络 GDL 医学图像分割甲状腺放射治疗 U-net neural network generalized Dice loss medical

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(81760423),云南应用基础研究项目(2017FE468(-212)),云南省卫生科技计划项目(2017NS192)

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目的探讨基于GDL(generalized Dice loss)损失函数U-net神经网络模型在放疗定位CT图像上甲状腺分割效果。方法选取76位乳腺癌和鼻咽癌患者的放疗定位CT图,由影像学专家勾画标签图,制作为数据集。将数据集随机分为训练集(n=59)、验证集(n=8)和测试集(n=9)。对训练集进行数据扩充,使用Dice和Jaccard对基于GDL损失函数U-net神经网络模型进行性能评估。结果基于GDL损失函数的U-net神经网络模型预测分割的甲状腺在测试集上Dice系数与Jaccard系数分别为0.

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