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自动分割技术在鼻咽癌靶区及危及器官勾画应用价值的研究
刘洋 张烨 易俊林 自动勾画 靶区 危及器官 鼻咽肿瘤/放射疗法
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0.67±0.15,0.841±0.032,MDTA分别为(0.315±0.23),(0.032±0.098) mm,显著优于MC组(P<0.001).除脊髓,左右晶体,下颌骨外,DLAC组其他OAR的DICE高于MC组,其中下颌骨最高,视交叉最低.此外,相较MC组,DLAC组GTV,CTV,OAR的CV,SDD均显著降低(P<0.001),总勾画时间节省63.7%(P<0.001).结论与MC相比,基于DDNN建立的DLAC能更为准确地实现鼻咽癌GTV,CTV和OAR的勾画,可大幅提高医师工作效率及勾画一致性.
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