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基于深度学习的新型妇科后装施源器自动重建系统研发

Research and development of a novel automatic reconstruction system based on deep learning for gynecological applicator

作     者:张文君 于浪 张杰 杨波 罗春丽 邱杰 Zhang Wenjun;Yu Lang;Zhang Jie;Yang Bo;Luo Chunli;Qiu Jie

作者机构:中国医学科学院、北京协和医学院、北京协和医院放疗科北京100730 

出 版 物:《中国医学装备》 (China Medical Equipment)

年 卷 期:2024年第21卷第4期

页      面:7-12,27页

学科分类:0831[工学-生物医学工程(可授工学、理学、医学学位)] 08[工学] 

基  金:中央高水平医院临床科研项目近距离放射治疗创新技术的研发和临床应用(2022-PUMCH-B-052) 北京协和医院中央高水平医院临床科研专项2022年青年培优计划项目(2022-PUMCH-A-101) 

主  题:深度学习 近距离治疗 妇科施源器 

摘      要:目的:开发一种基于深度学习的施源器自动重建系统,以实现CT引导妇科近距离治疗中Fletcher施源器高效准确地自动重建。方法:施源器自动重建系统分为两个部分:应用2.5D的DpnUNet分割CT图像上的施源器掩膜;通过三维连通区域算法以及骨骼提取算法获取数字化的施源器管道中心线。选取2022年7月至2023年7月在北京协和医院接受妇科近距离放射治疗的68例患者资料,将其中10例患者CT计划作为测试集,将58例患者CT计划采用十折交叉验证方法用于训练,对开发的施源器自动重建系统结果与手动重建结果进行几何一致性比较,并通过三维后装逆向优化计划设计获取剂量学指标高风险临床靶体积(HR-CTV)、90%和98%靶区体积剂量(D_(90)、D_(98)),膀胱、直肠、乙状结肠和小肠的接受最大照射剂量的2 cc体积内的最小剂量(D_(2cc)),探究自动重建系统的临床可用性。结果:在10例测试集患者数据中,自动重建与手动重建的宫腔管以及左右穹窿管中心线顶端平均距离分别为0.335、0.361和0.362 mm,中心线之间的平均豪斯多夫距离(HD)分别为0.398、0.367和0.324 mm;保持驻留位置和驻留时间一致的情况下,两种计划的剂量体积直方图(DVH)参数差异均2%,具有很高的几何一致性以及临床价值。结论:施源器自动重建系统能够实现高精度的Fletcher施源器的全自动重建,降低潜在的人为错误概率,并提升临床工作效率。

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