【摘 要】
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目的基于深度反卷积神经网络(DDNN)自动分割技术,探讨其在鼻咽癌靶区和危及器官(OAR)辅助人工勾画的应用价值方法利用已完成治疗的800例鼻咽癌患者的CT信息,构建基于DDNN算法的端到端自动分割模型,选取10例新的鼻咽癌患者作为研究测试集。通过比较10名初级医师在自动勾画基础上辅助人工勾画(DLAC)与单纯人工勾画(MC)的精确度系数(DICE)、平均一致距离(MDTA)、变异系数(CV)、标准距离偏差(SDD)、勾画时间等参数以评估自动勾画的效果。结果在DLAC组,GTV、CTV的DICE分别为0.
【机 构】
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国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心/中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院放疗科
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目的基于深度反卷积神经网络(DDNN)自动分割技术,探讨其在鼻咽癌靶区和危及器官(OAR)辅助人工勾画的应用价值方法利用已完成治疗的800例鼻咽癌患者的CT信息,构建基于DDNN算法的端到端自动分割模型,选取10例新的鼻咽癌患者作为研究测试集。通过比较10名初级医师在自动勾画基础上辅助人工勾画(DLAC)与单纯人工勾画(MC)的精确度系数(DICE)、平均一致距离(MDTA)、变异系数(CV)、标准距离偏差(SDD)、勾画时间等参数以评估自动勾画的效果。结果在DLAC组,GTV、CTV的DICE分别为0.
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