10.3760/cma.issn1008-6706.2021.10.011
基于深度学习与图谱库两种自动勾画方法对直肠癌危及器官勾画效果的对比研究
目的:比较基于深度学习的AiContour
??与图谱库的Raystation
??两种自动勾画方法对放射治疗中直肠癌患者CT图像的危及器官勾画效果,为临床应用提供依据。
方法:选取浙江省人民医院2020年1-6月治疗的直肠癌患者50例,资深放疗医生勾画好的直肠癌患者20例的CT图像作为目标图像,分别基于两种软件的数据模板库对其进行自动勾画。采用豪斯多夫距离指数(HD指数)、平均距离指数(MDA指数)、形状相似性指数(DSC指数)、贾卡德指数(JC指数)四种指标定量评估两种自动勾画方法获得的危及器官轮廓体积的精确性。结果:两种勾画方法除左股骨头[(6.81±2.66)与(7.24±2.10)]、右股骨头[(7.38±3.91)与(8.14±3.71)]、骨盆[(24.00±9.01)与(24.66±9.67)]的HD指数差异无统计学意义(
t左股骨头=-0.831,
t右股骨头=-0.821,
t骨盆=-0.357,均
P>0.05)外,其他危及器官的勾画参数差异均有统计学意义(均
P<0.05)。AiContour
??自动勾画的DSC指数的均值均>0.7,而Raystation
??自动勾画的DSC值除了左肾、右肾、直肠、膀胱DSC值<0.7,其他危及器官DSC值均>0.7。此外,AiContour
??软件勾画出来的HD、MDA、JC值普遍优于Raystation
??勾画的结果。
结论:两种自动勾画软件勾画的危及器官经过略微修改均能满足临床使用,但是AiContour
??勾画效果要优于 Raystation
??勾画的效果。
直肠肿瘤、放射疗法、危及器官、深度学习、自动勾画、豪斯多夫指数、平均距离指数、贾卡德指数、形状相似性指数
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浙江省基础公益研究计划项目GF21H180053;浙江省医药卫生科技计划项目2021PY002;Zhejiang Basic Public Welfare Research ProjectGF21H180053;Zhejiang Medical and Health Science and Technology Plan Project2021PY002
2023-05-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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