自动分割技术在鼻咽癌靶区及危及器官勾画应用价值的研究

刘洋; 张烨; 易俊林

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自动分割技术在鼻咽癌靶区及危及器官勾画应用价值的研究

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目的基于深度反卷积神经网络（DDNN）自动分割技术, 探讨其在鼻咽癌靶区和危及器官（OAR）辅助人工勾画的应用价值。方法利用已完成治疗的800例鼻咽癌患者的CT信息, 构建基于DDNN算法的端到端自动分割模型, 选取10例新的鼻咽癌患者作为研究测试集。通过比较10名初级医师在自动勾画基础上辅助人工勾画（DLAC）与单纯人工勾画（MC）的精确度系数（DICE）、平均一致距离（MDTA）、变异系数（CV）、标准距离偏差（SDD）、勾画时间等参数以评估自动勾画的效果。结果在DLAC组, GTV、CTV的DICE分别为0.67±0.15、0.841±0.032, MDTA分别为（0.315±0.23）、（0.032±0.098） mm, 显著优于MC组（P＆0.001）。除脊髓、左右晶体、下颌骨外, DLAC组其他OAR的DICE高于MC组, 其中下颌骨最高, 视交叉最低。此外, 相较MC组, DLAC组GTV、CTV、OAR的CV、SDD均显著降低（P＆0.001）, 总勾画时间节省63.7%（P＆0.001）。结论与MC相比, 基于DDNN建立的DLAC能更为准确地实现鼻咽癌GTV、CTV和OAR的勾画, 可大幅提高医师工作效率及勾画一致性。

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来源
《中华放射肿瘤学杂志》 |2021年第9期||共页
作者
刘洋; 张烨; 易俊林;
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作者单位

国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心/中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院放疗科;

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正文语种 chi
中图分类咽肿瘤;
关键词
自动勾画; 靶区; 危及器官; 鼻咽肿瘤/放射疗法;

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