两种自动勾画方法对T3分期鼻咽癌靶区勾画结果对比分析

作者：郭翌; 蓝林臻; 刘清泉; 柳炫宇; 陈君; 陈舒影; 郭飞宝^*

来源：中国医学物理学杂志, 2023, 40(03): 291-296.

• 鼻咽癌
• 调强放射治疗
• 深度学习
• 靶区勾画

目的：比较和分析基于常规图谱集(Atlas)自动勾画方法和深度学习自动勾画方法对T3分期鼻咽癌靶区的勾画结果。方法：回顾性选取本院T3分期鼻咽癌患者138例，由一名高年资医生在CT上勾画GTV和CTV，勾画结果经另外两名高年资医生审核。建立3D-Unet模型，随机选取110例病例作为训练集，28例病例作为测试集。比较3D-Unet模型与Atlas模型的优劣性。结果：与医生勾画结果相比，3D-Unet模型的GTV和CTV平均勾画结果如下所示，平均表面距离：3.01和1.84 mm,95%豪斯多夫距离：16.05和7.70 mm,Dice相似性系数：0.71和0.83,Jaccard相似性系数：0.56和0.71，精确率：0.70和0.85，召回率：0.76和0.81，各项参数均显著优于Atlas模型(P<0.05)。结论：与Atlas自动勾画技术相比，基于3D-Unet模型的自动勾画方法对鼻咽癌靶区的勾画准确率明显提升。

• 单位
  上海大图医疗科技有限公司; 福建医科大学附属第一医院