特征区域再聚焦提升全卷积神经网络勾画较小靶区准确度

作者:蒋家良; 罗勇; 何奕松; 余行; 傅玉川*
来源:中国医学物理学杂志, 2020, 37(01): 75-78.
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2020.01.015

摘要

目的:在卷积神经网络基础之上介绍一种特征区域再聚焦的勾画方法。方法:利用端到端的全卷积神经网络,采用正常勾画及特征区域再聚焦勾画两种方法分别对鼻咽癌肿瘤体积(GTVnx)进行自动勾画。选取60例鼻咽癌患者数据,其中40例用于训练,20例用于测试。Dice相似系数(DSC)用于评估自动勾画准确度。结果:正常勾画方法 DSC为0.352±0.084,特征区域再聚焦方法DSC为0.524±0.079。对20例测试例勾画结果进行统计学检验结果显示P<0.01。结论:相比正常勾画方法,特征再聚焦勾画方法能够提高对GTVnx的勾画效果,提升较小靶区的勾画精度。

  • 单位
    四川大学华西医院

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