基于U-net卷积神经网络的宫颈癌临床靶区和危及器官自动勾画的研究

来源 :中国医学物理学杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mt156
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目的:基于U-net卷积神经网络的深度学习方法,探讨宫颈癌放疗临床靶区和危及器官自动勾画的可行性。方法:利用U-net卷积神经网络模型搭建的端到端自动分割框架,以100例已进行IMRT治疗的宫颈癌患者CT及组织结构信息为研究对象,并随机选取其中的10例作为测试集。勾画的对象包括临床靶区(CTV)、膀胱、直肠和左、右股骨头5个部分,比较手动和自动勾画的戴斯相似性系数(DSC)和豪斯多夫距离(HD)以评估自动勾画模型的准确性。结果:4种危及器官自动勾画的DSC值都在0.833以上,平均值是0.898;HD值均
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