基于卷积神经网络的直肠癌靶区及危及器官自动勾画

作者:夏祥; 王佳舟*; 杨立峰; 章真; 胡伟刚
来源:中华放射肿瘤学杂志, 2020, 29(05): 374-377.
DOI:10.3760/cma.j.cn113030-20190102-00011

摘要

目的 实现直肠癌靶区和正常组织的自动勾画,提高临床工作效率。方法 采用基于卷积神经网络的深度学习方法,架构神经网络,学习并实现自动勾画,比较自动勾画与人工勾画的差异。结果 210例直肠癌患者随机分组为190例训练集,20例验证集。测量单个患者完整勾画耗时约10s,CTV的平均Dice为0.87±0.04,其余正常组织的平均Dice均>0.8,CTV的HD指数为25.33±16.05,MDA指数为3.07±1.49,JSC指数为0.77±0.07。结论 使用基于全卷积神经网络的深度学习方法可以实现直肠癌靶区的自动勾画,提高工作效率。

  • 单位
    复旦大学附属肿瘤医院

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