利用堆叠式神经网络提高格蕾丝眼病放疗靶区的自动勾画精度

作     者：蒋家良 周莉 何奕松 姜筱璇 傅玉川 JIANG Jialiang;ZHOU Li;HE Yisong;JIANG Xiaoxuan;FU Yuchuan

作者机构：四川大学华西医院放疗科成都610041 

出 版 物：《生物医学工程学杂志》 (Journal of Biomedical Engineering)

年 卷 期：2020年第37卷第4期

页      面：670-675页

核心收录：

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 1002[医学-临床医学] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金(11905150)。 

主　　题：堆叠式神经网络 格蕾丝眼病 自动勾画 深度学习 

摘      要：相较于以往将靶区作为单独区域进行自动分割的神经网络,本文提出了一种利用靶区周围器官的位置及形状信息来限定靶区形状及位置,并通过多个网络的叠加融合空间位置信息,从而提高医学图像自动分割精度的堆叠式神经网络。本文以格蕾丝眼病为例,基于全卷积神经网络构建了堆叠式神经网络,对其左右两侧放疗靶区分别进行分割。以医生手动勾画结果为标准,计算体积戴斯相似系数(DSC)和双向豪斯多夫距离(HD)。相较于全卷积神经网络,堆叠式神经网络勾画结果可以使左右两侧体积DSC分别提高1.7%和3.4%,同时左右两侧的双向HD距离分别下降0.6。结果表明,堆叠式神经网络在提升自动分割结果与手动勾画靶区重合度的同时,减小了小区域靶区的分割误差,进一步说明堆叠式神经网络能有效地提高格蕾丝眼病放疗靶区的自动勾画精度。