甲状腺相关眼病放射治疗靶区自动勾画的人工智能训练研究

摘要：

目的:通过建立甲状腺相关眼病(TAO)放射治疗靶区人工智能训练的自动勾画模型,测试及对比分析验证其准确性和可靠性.方法:选取于医院行放射治疗的80例TAO患者,分批将30例、40例、50例、60例和70例5组病例的手动勾画靶区载入到AccuLearning人工智能软件中进行训练,分别建立Model 1组(30例)、Model 2组(40例)、Model 3组(50例)、Model 4组(60例)和Model 5组(70例)的5组自动勾画训练模型;其余10例病例作为额外测试集组,在AccuContour人工智能软件中分别采用各模型行自动勾画,与其手动勾画靶区在相似性系数(DSC)、豪斯多夫距离(HD)和体积差值百分比(ΔV％)上行对比分析;将手动靶区的放射治疗计划载入到自动勾画靶区中进行靶区剂量分布评价系数接受95％、100％及110％处方剂量的最小百分体积(V95、V100、V110)的比较,并对各模型的组内一致性相关系数(ICC)进行分析,评价自动勾画的准确性和可信度.结果:5组模型的DSC值均>0.89,HD值范围为0.18～0.3 mm,自动勾画与手动勾画靶区的平均ΔV％<2％,自动勾画靶区的平均V95、V100及V110分别在99％、95％和1％左右,各组ICC值均>0.9,表明自动勾画训练模型的准确性好,一致性和可信度高.结论:通过AccuLearning人工智能软件对TAO放射治疗靶区的自动勾画效果较为满意,但日后仍需要更完善的临床研究.

关键词：甲状腺相关眼病(TAO)、放射治疗、靶区、自动勾画、人工智能、突眼

所属期刊栏目：19

分类号：R816.6(放射医学)

资助基金：上海黄浦区产业扶持基金XK2020012

在线出版日期：2022-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：13-17