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摘要
目的：基于一种深度学习卷积神经网络模型（nnU-Net）实现CT引导的宫颈癌近距离治疗中高危临床靶区（HR-CTV及危及器官（OARs）的自动勾画，探讨其临床应用价值。方法：纳入医院已完成图像引导近距离治疗的63例未手术的局部晚期宫颈癌患者的CT图像作为研究数据，由1名高年资医师对所有HR-CTV及OARs（膀胱、直肠及乙状结肠）进行统一勾画，将手动勾画的HR-CTV及OARs作为金标准，模型自动勾画结果与作为金标准的手动勾画图像进行比较。采用Dice相似性系数（DSC）对勾画的HR-CTV及OARs的精准度进行评价。结果：HR-CTV、膀胱、直肠和乙状结肠的DSC值分别为0.903±0.015、0.948±0.011、0.903±0.008及0.803±0.024。结论：本模型可准确勾画HR-CTV、膀胱、直肠及乙状结肠，但放疗医生仍应该仔细检查勾画结果。
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