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基于MRI图像的自动勾画技术在宫颈癌放疗中的 应用研究 被引量：5
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作者 姚凯宁 刘嘉城 +5 位作者 王美娇 王清莹 吴昊 蒋璠 杜乙 岳海振 《医疗卫生装备》 CAS 2022年第1期50-53,62,共5页
目的:研究AccuLearning和AccuContour软件在宫颈癌患者MRI图像上进行模型构建和自动勾画的可行性和准确性。方法:随机选取某院放疗科的40例宫颈癌患者,并随机选取其中30例宫颈癌患者的MRI图像,在Accu-Learning中按照推荐参数进行模型训... 目的:研究AccuLearning和AccuContour软件在宫颈癌患者MRI图像上进行模型构建和自动勾画的可行性和准确性。方法:随机选取某院放疗科的40例宫颈癌患者,并随机选取其中30例宫颈癌患者的MRI图像,在Accu-Learning中按照推荐参数进行模型训练、验证和测试,统计训练模型和测试病例的平均相似性系数(Dice)。将训练模型导入AccuContour,并输入其余10例患者的MRI图像,以手动勾画为参考,统计自动勾画和手动勾画的平均Dice值、交叉指数(overlap index,OI)以及绝对体积差异。采用SPSS 25.0软件进行统计学分析。结果:训练模型的综合Dice值为0.80,各测试病例的Dice值分别为0.87、0.78和0.75,训练结果满足临床要求。自动勾画与手动勾画膀胱的Dice值和OI值分别为0.91±0.07、0.96±0.03,双侧股骨头的Dice值和OI值分别为左侧0.94±0.02、0.99±0.01,右侧0.91±0.04、0.99±0.01,直肠的Dice值和OI值分别为0.80±0.07、0.97±0.03,乙状结肠的Dice值和OI值分别为0.47±0.14、0.93±0.05。膀胱和乙状结肠的自动勾画绝对体积大于手工勾画,双侧股骨头和直肠的自动勾画绝对体积小于手工勾画。除右侧股骨头外,其余危及器官的自动勾画与手工勾画的绝对体积差异均无统计学意义。结论:基于AccuLearning的小样本训练模型训练效果较好,基于小样本训练模型采用AccuContour进行自动勾画具有临床可行性,可以提高宫颈癌危及器官勾画的质量和效率。 展开更多
关键词 自动勾画 危及器官 MRI图像 宫颈癌 放疗 acculearning AccuContour
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