基于卷积神经网络的直肠癌靶区及危及器官自动勾画

作     者：夏祥 王佳舟 杨立峰 章真 胡伟刚 Xia Xiang;Wang Jiazhou;Yang Lifeng;Zhang Zhen;Hu Weigang

作者机构：复旦大学附属肿瘤医院放射治疗科复旦大学上海医学院肿瘤学系200032 

出 版 物：《中华放射肿瘤学杂志》 (Chinese Journal of Radiation Oncology)

年 卷 期：2020年第29卷第5期

页      面：374-377页

核心收录：

学科分类：0711[理学-系统科学] 1002[医学-临床医学] 07[理学] 08[工学] 100214[医学-肿瘤学] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 071102[理学-系统分析与集成] 081103[工学-系统工程] 10[医学] 

基　　金：国家重点研发计划(2017YFC0113203) 国家自然科学基金(81601577、81571771、11805292) 广东省自然科学基金(2018A0303100020) 

主　　题：自动勾画 全卷积神经网络 直肠癌 

摘      要：目的实现直肠癌靶区和正常组织的自动勾画,提高临床工作效率。方法采用基于卷积神经网络的深度学习方法,架构神经网络,学习并实现自动勾画,比较自动勾画与人工勾画的差异。结果210例直肠癌患者随机分组为190例训练集,20例验证集。测量单个患者完整勾画耗时约10s,CTV的平均Dice为0.87±0.04,其余正常组织的平均Dice均0.8,CTV的HD指数为25.33±16.05,MDA指数为3.07±1.49,JSC指数为0.77±0.07。结论使用基于全卷积神经网络的深度学习方法可以实现直肠癌靶区的自动勾画,提高工作效率。