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三种自动勾画软件应用于中上腹部危及器官勾画的准确性研究 认领
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作者 李桢 洪文松 胡丽彩 《中国医疗设备》 2021年第3期66-70,共5页
目的比较三种自动勾画软件(Pinnacle 9.10、LinkingMed和Manteia)勾画上腹部危及器官(OAR)的准确性。方法选取了26例上腹部肿瘤患者,由一名资深的临床医师手动勾画OAR(肝脏、脊髓、双肾、胰腺和胃),并采用三种软件对其进行自动勾画。以... 目的比较三种自动勾画软件(Pinnacle 9.10、LinkingMed和Manteia)勾画上腹部危及器官(OAR)的准确性。方法选取了26例上腹部肿瘤患者,由一名资深的临床医师手动勾画OAR(肝脏、脊髓、双肾、胰腺和胃),并采用三种软件对其进行自动勾画。以手动勾画为金标准,计算并比较三种自动勾画结果的质心偏差(Center of Mass Deviation,DC)、Dice相似性系数(Dice Similarity Coefficient,DSC)、Hausdorff距离(Hausdorff Distance,HD)、包容性指数(Inclusive Index,IncI)和敏感性指数(Sensitivity Index,SI)。采用单因素方差分析评价各项指标的统计学差异,同时比较了三种软件勾画结果的准确性。结果肝、双肾和脊髓的DC、DSC、HD、IncI和SI,LinkingMed和Manteia组与Pinnacle组有统计学差异(P<0.05),inkingMed和Manteia组的勾画效果优于Pinnacle组。对于胃和胰腺的结果,Manteia组优于Lingkingmed组,除了IncI,均有统计学差异。结论对于肝、肾和脊髓,这三种软件均有较好的勾画效果,LinkingMed和Manteia的勾画效果更优于Pinnacle软件。对于胃和胰腺,Manteia的勾画效果优于LinkingMed。 展开更多
关键词 上腹部危及器官 自动勾画 定量分析
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AccuContour软件自动勾画镜面人患者4D-CT图像心脏结构的应用分析 认领
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作者 时飞跃 秦伟 +3 位作者 赵紫婷 王敏 赵环宇 魏晓为 《中国医疗设备》 2021年第4期1-4,20,共5页
目的评估AccuContour软件自动勾画镜面人患者四维CT(4D-CT)图像心脏结构的可行性与准确性。方法选取1例镜面人肺癌患者的10套4D-CT图像序列进行研究,10套图像序列对应10个呼吸时相。对10套CT序列,使用Eclipse治疗计划系统手工勾画心脏结... 目的评估AccuContour软件自动勾画镜面人患者四维CT(4D-CT)图像心脏结构的可行性与准确性。方法选取1例镜面人肺癌患者的10套4D-CT图像序列进行研究,10套图像序列对应10个呼吸时相。对10套CT序列,使用Eclipse治疗计划系统手工勾画心脏结构;使用AccuContour软件自动勾画心脏结构;使用WPS表格,对自动勾画和手工勾画的体积差异、位置差异、形状一致性和勾画时间进行统计分析。结果自动和手工勾画两种方式心脏结构的体积差异(△V%)为(5.63±2.80)%;总位置差异(ΔL)为(2.28±0.45)mm;Dice相似性系数、敏感性指数、包容性指数和Jaccard系数的值分别为0.909±0.011、0.936±0.012、0.884±0.020和0.835±0.019;自动勾画时间平均约为49 s。结论使用基于深度学习的AccuContour软件自动勾画镜面人患者4D-CT图像的心脏结构,能够达到比较满意的勾画结果,使用该软件可明显缩短勾画时间,有效提高工作效率。 展开更多
关键词 AccuContour软件 自动勾画 心脏结构 镜面人 四维CT
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膀胱结构在CT与CBCT图像及自动勾画软件间的比较 认领
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作者 赵紫婷 时飞跃 +3 位作者 王敏 周蕾蕾 吴倩倩 蒋红兵 《中国医疗设备》 2021年第4期5-8,29,共5页
目的比较宫颈癌放疗患者膀胱结构在CT与锥形束CT(Cone Beam CT,CBCT)图像中的影像学差异,定量评估三款软件在2种图像中自动勾画膀胱结构的准确度,探讨当前模型自动勾画CBCT图像中膀胱结构的可行性,为实现基于CBCT图像的膀胱充盈状态快... 目的比较宫颈癌放疗患者膀胱结构在CT与锥形束CT(Cone Beam CT,CBCT)图像中的影像学差异,定量评估三款软件在2种图像中自动勾画膀胱结构的准确度,探讨当前模型自动勾画CBCT图像中膀胱结构的可行性,为实现基于CBCT图像的膀胱充盈状态快速评估提供研究基础。方法回顾性分析我院收治的20例宫颈癌放疗患者的定位CT图像及CBCT图像,通过HU均值(HUmean)、熵(ENT)、逆差距(IDM)分析两种图像中膀胱结构的影像学差异。以其中的手动勾画结构为参考,通过体积差异(ΔV%)、Dice相似性系数(DSC),定量评估3款软件在CT及CBCT图像中自动勾画膀胱结构的体积与形状准确性。结果CT图像中膀胱结构的ENT、IDM、HUmean分别为2.79±0.40,0.72±0.03,7.64±15.06,CBCT图像中分别为5.12±0.59,0.54±0.06,26.17±24.19,各指标间的差异均有统计学意义(P<0.01)。三款软件在CT中自动勾画膀胱结构的DSC值均大于0.7,在CBCT中均小于0.7。三款软件在CT图像中的自动勾画膀胱结构与手动勾画的体积差异均小于CBCT图像。结论CBCT图像中膀胱结构的CT值波动及噪声显著高于CT图像。三款基于深度学习的自动勾画软件均能在CT图像中实现膀胱结构的准确勾画,但受到网络训练原始数据及图像间固有影像学差异的影响,尚不能用于CBCT图像。 展开更多
关键词 宫颈癌 膀胱 CT图像 CBCT图像 自动勾画
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基于RT-Mind软件的乳腺癌靶区及危及器官的自动勾画 认领
4
作者 高文超 王军良 +4 位作者 秦琪 林鸿宇 解传滨 戴相昆 张军舰 《中国医疗设备》 2021年第4期162-165,共4页
目的探讨RT-Mind软件在乳腺癌临床靶区(Clinical Target Volumes,CTV)及危及器官(Organs-At-Risk,OARs)自动勾画的可行性,为临床应用提供依据。方法选取10例乳腺癌保乳术后放疗患者,由临床医生手动勾画CTV及OARs(左肺、右肺、心脏及健... 目的探讨RT-Mind软件在乳腺癌临床靶区(Clinical Target Volumes,CTV)及危及器官(Organs-At-Risk,OARs)自动勾画的可行性,为临床应用提供依据。方法选取10例乳腺癌保乳术后放疗患者,由临床医生手动勾画CTV及OARs(左肺、右肺、心脏及健侧乳腺),并以此勾画结果作为参考标准,再使用RT-Mind软件自动勾画CTV及OARs。比较手动及自动勾画的相似性系数(DSC)、Jaccard系数(JAC)、Hausdroff距离(HD)及体积差异(VD)等参数以评估勾画效果。对于自动勾画的CTV,沿Body内收0.5 cm作为新的自动勾画临床靶区CTV_(内收0.5 cm),再通过上述评估参数评估其勾画效果。结果CTV自动勾画的DSC值、JAC值、VD值、HD值分别为0.77±0.06、0.64±0.07、(33.47±18.66)%、(2.53±0.64)cm;CTV_(内收0.5 cm)的DSC值、JAC值、VD值、HD值分别为0.83±0.05、0.71±0.07、(17.12±12.11)%、(2.53±0.64)cm,相比自动勾画CTV,除HD值无变化外,其它评价参数均有明显改善。四个OARs的HD均值均小于2.00 cm,四个OARs的DSC、JAC、VD均值比较:双肺>心脏>健侧乳腺,表明双肺勾画效果最好,心脏次之,最后是健侧乳腺。结论RT-Mind软件能够较为准确的实现乳腺癌患者OARs的自动勾画。对于乳腺癌CTV,RT-Mind软件自动勾画效果不理想,而将自动勾画的CTV沿Body内收0.5 cm后,其勾画效果有明显提高。RT-Mind软件能够为临床医生节省时间,提高工作效率。 展开更多
关键词 乳腺癌 RT-Mind软件 自动勾画 临床靶区 危及器官
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人工智能技术在鼻咽癌放疗危及器官自动勾画中的应用研究 认领
5
作者 吴哲 庞亚 +3 位作者 明智 刘可 王东 晏军 《实用肿瘤学杂志》 CAS 2021年第2期137-141,共5页
目的评估基于人工智能技术的放疗危及器官自动勾画软件在临床应用中的价值。方法选取2019年4月—2020年4月在自贡市第一人民医院肿瘤科治疗的30例鼻咽癌患者进行研究。首先,使用AccuContour软件勾画30例鼻咽癌患者的危及器官;然后使用... 目的评估基于人工智能技术的放疗危及器官自动勾画软件在临床应用中的价值。方法选取2019年4月—2020年4月在自贡市第一人民医院肿瘤科治疗的30例鼻咽癌患者进行研究。首先,使用AccuContour软件勾画30例鼻咽癌患者的危及器官;然后使用瓦里安Eclipse v13.6计划系统人为手工勾画危及器官;最后将自动勾画的危及器官和手工勾画的危及器官在Eclipse系统上进行对比,通过比较体积差异、位置差异、重合性差异、相似性差异等参数,评估自动勾画软件的几何精度,验证其应用于临床的可行性。结果以医师手工勾画为基准,AccuContour软件勾画的危及器官与手工勾画相比,小体积的危及器官体积差异较大,达到0.8,但位置差异较小,大体积的危及器官重合性和相似性较大,基本在0.7以上。自动勾画的危及器官某些CT层面与人工勾画相比会有较大差距。结论基于人工智能技术的放疗危及器官自动勾画软件在鼻咽癌危及器官勾画精度较高,经略微修改可以用于临床工作,能提高临床工作效率。 展开更多
关键词 鼻咽癌 自动勾画 危及器官 放疗 精准度
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智能放疗云平台在肝脏结构自动勾画中的应用 认领
6
作者 秦伟 赵紫婷 +2 位作者 时飞跃 王敏 魏晓为 《中国医疗设备》 2021年第1期66-68,74,共4页
目的测试并定量评估智能放疗云平台(RAIC.OIS)软件自动勾画腹部肿瘤患者肝脏结构的可行性。方法选取我院2018年2月至11月收治的20例腹部肿瘤患者的定位CT图像进行回顾性研究。使用连心医疗的RAIC.OIS软件,对CT图像中的肝脏结构行自动勾... 目的测试并定量评估智能放疗云平台(RAIC.OIS)软件自动勾画腹部肿瘤患者肝脏结构的可行性。方法选取我院2018年2月至11月收治的20例腹部肿瘤患者的定位CT图像进行回顾性研究。使用连心医疗的RAIC.OIS软件,对CT图像中的肝脏结构行自动勾画,所得结果与手工勾画肝脏结构进行比较。通过体积偏差(ΔV%)、质心偏差(Deviation of Centroid,DC)、Dice相似性指数(Dice Similarity Coefficient,DSC)和勾画时间,比较自动与手工勾画在体积、位置、形状、用时等方面的差异。使用敏感性指数(Sensitivity Index,SI)、包容性指数(Inclusiveness Index,IncI)和Jaccard系数(Jaccard Index,JAC)对自动勾画软件的准确性和效率进行定量化评估。结果比较自动和手工两种方式勾画肝脏结构,ΔV%为(2.16±3.59)%,DSC为0.92±0.02,DC为(0.38±0.35)cm,SI为0.93±0.02,IncI为0.91±0.03,JAC为0.85±0.04。自动勾画时间为(4.4±0.4)s,手工勾画时间为(507±74)s。结论使用RAIC.OIS软件对腹部肿瘤放疗患者的肝脏结构进行自动勾画,能够达到较好的准确性,且能够有效节约勾画时间,提高放疗工作效率。 展开更多
关键词 自动勾画 肝脏 可行性 放射治疗
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DeepViewer软件自动勾画乳腺癌保乳术后肿瘤靶区的初步研究 认领
7
作者 田书畅 时飞跃 +5 位作者 赵紫婷 王敏 秦伟 吴倩倩 秦航 蒋红兵 《中国医疗设备》 2020年第12期29-32,共4页
目的评估DeepViewer软件自动勾画乳腺癌保乳术后患者肿瘤靶区的可行性和准确性。方法选取20例乳腺癌保乳术后患者进行研究,其中左侧乳腺癌12例,右侧乳腺癌8例。将20例患者的定位CT图像从Eclipse治疗计划系统传输至DeepViewer软件,使用De... 目的评估DeepViewer软件自动勾画乳腺癌保乳术后患者肿瘤靶区的可行性和准确性。方法选取20例乳腺癌保乳术后患者进行研究,其中左侧乳腺癌12例,右侧乳腺癌8例。将20例患者的定位CT图像从Eclipse治疗计划系统传输至DeepViewer软件,使用DeepViewer软件自动勾画靶区,然后将勾画好的结构文件传输并导回Eclipse治疗计划系统。比较该软件自动勾画和手工勾画靶区的体积差异、形状一致性和勾画时间,并进行统计学分析,评价DeepViewer软件对放疗靶区勾画的可行性和准确性。结果对20例乳腺癌患者的数据进行统计分析。自动和手工勾画两种方式心脏结构的百分体积差异(△V%)为(-21.43±15.29)%,相似性指数(DSC)值为(0.68±0.11),总位置差异(ΔL)为(1.76±1.23)cm。独立样本t检验的结果显示,左右两侧数据没有统计学差异(P>0.05)。结论使用DeepViewer软件进行乳腺癌保乳术后靶区的勾画,可以达到基本满意的效果,后期还有待进一步优化和完善。 展开更多
关键词 放疗 乳腺癌 保乳术 靶区 自动勾画 肿瘤靶区 百分体积差 相似性指数 勾画时间
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DeepViewer软件自动勾画乳腺癌保乳术后患者心脏结构的应用 认领
8
作者 时飞跃 王敏 +2 位作者 秦伟 赵环宇 魏晓为 《中国医疗设备》 2020年第4期48-51,共4页
目的评估DeepViewer软件自动勾画乳腺癌保乳术后患者心脏结构的可行性与准确性。方法选取20例乳腺癌保乳术后患者进行研究,其中左侧乳腺癌10例,右侧乳腺癌10例。通过比较DeepViewer软件自动勾画和手工勾画的体积差异、位置差异、形状一... 目的评估DeepViewer软件自动勾画乳腺癌保乳术后患者心脏结构的可行性与准确性。方法选取20例乳腺癌保乳术后患者进行研究,其中左侧乳腺癌10例,右侧乳腺癌10例。通过比较DeepViewer软件自动勾画和手工勾画的体积差异、位置差异、形状一致性和勾画时间,同时对左侧和右侧乳腺癌的数据进行比较研究,评估DeepViewer软件自动勾画心脏结构的可行性和准确性。结果自动和手工勾画两种方式心脏结构的百分体积差异(ΔV%)为-21.43%±5.52%,总位置差异(ΔL)为(0.37±0.19)cm,相似性指数为0.84±0.03,自动勾画比手工勾画节约了大约84%的勾画时间。左侧乳腺癌和右侧乳腺癌患者的DSC值分别为0.83±0.03和0.85±0.02,两组差异无统计学意义(P>0.05)。结论使用DeepViewer软件自动勾画乳腺癌保乳术后患者的心脏结构能够达到满意的勾画结果,并可缩短心脏结构的勾画时间,提高放疗工作效率。 展开更多
关键词 自动勾画 心脏结构 乳腺癌 放射治疗 DeepViewer
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OIS软件在鼻咽癌危及器官自动勾画的临床应用研究 认领
9
作者 谢辉 李庆 《中国数字医学》 2020年第11期36-39,共4页
目的:对肿瘤信息管理系统(oncology information system,OIS)自动勾画软件在鼻咽癌肿瘤放射治疗当中危及器官自动勾画的可行性进行研究。方法:选取20例可行性患者,分别进行人工勾画与自动勾画。20例患者人工勾画图像作为对照组,而机器... 目的:对肿瘤信息管理系统(oncology information system,OIS)自动勾画软件在鼻咽癌肿瘤放射治疗当中危及器官自动勾画的可行性进行研究。方法:选取20例可行性患者,分别进行人工勾画与自动勾画。20例患者人工勾画图像作为对照组,而机器勾画的图像作为干预组。使用体积重合度(DSC)与杰卡德相似系数(J)来分析自动勾画图像的精确度。结果:自动勾画的图像中垂体、视交叉、视神经(左)的DSC<0.7,并且此三类器官的J值也较低,在0.3左右,重合性较差。垂体、视交叉、视神经在DSC与J方面有统计学差异。结论:利用OIS软件在头颈部肿瘤危及器官自动勾画时除了垂体、视交叉、视神经外,其余大部分器官的勾画完全可以替代医生达到较好的临床效果,大大节约了人力,促进放射治疗的自动化和智慧化。 展开更多
关键词 深度学习 鼻咽癌 危及器官 自动勾画
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人工智能云技术在乳腺癌患者心脏亚结构自动勾画中的应用 认领
10
作者 陈子印 白艳春 +6 位作者 徐巍 王定宇 徐丽丽 赵秋爽 朱森华 汪洋 刘广忠 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2020年第12期1599-1603,共5页
目的:评估人工智能云技术勾画平台(AI Contour)在乳腺癌患者心脏亚结构自动勾画中的准确性和可行性。方法:选取10例进行乳腺癌放射治疗患者的血管增强CT作为研究对象。在AI Contour上分别采用手动勾画、自动勾画和自动勾画后手动修改模... 目的:评估人工智能云技术勾画平台(AI Contour)在乳腺癌患者心脏亚结构自动勾画中的准确性和可行性。方法:选取10例进行乳腺癌放射治疗患者的血管增强CT作为研究对象。在AI Contour上分别采用手动勾画、自动勾画和自动勾画后手动修改模式来完成10例患者的心脏亚结构勾画,包括左心房、右心房、左心室、右心室。比较Dice相似性系数(DSC)、Jaccard系数(JC)、Hausdorf距离(HD)、质心偏差(CMD)、包容性系数(IncI)、敏感性指数(SI)、勾画时间。结果:以手动勾画为金标准,自动勾画与手动勾画各心脏亚结构的DSC>0.8,JC>0.6,HD<9 mm,CMD<5 mm,IncI>0.8,SI>0.7。自动勾画后手动修改进一步提高了勾画精度,其中JC>0.8。自动勾画时间与手动勾画时间为(85.50±6.06)s vs(1160.30±74.31)s,差异具有统计学意义(P<0.05)。自动勾画后手动修改总时间与手动勾画时间为(558.70±33.40)s vs(1160.30±74.31)s,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:通过比较发现自动勾画技术能以较高的精度完成乳腺癌患者左心房、右心房、左心室、右心室的勾画,节省了大量时间,自动勾画后手动修改能进一步提高各心脏亚结构的勾画精度,同时云勾画平台具有远程协作的优势,值得推广运用。 展开更多
关键词 人工智能 云技术 自动勾画 乳腺癌 心脏亚结构
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两种自动勾画头颈部危及器官方法的比较研究 认领
11
作者 张书铭 杨瑞杰 +5 位作者 朱森华 王皓 田素青 张旭阳 李佳奇 雷润宏 《中华放射医学与防护杂志》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期385-391,共7页
目的设计一种基于深度学习的自动勾画模型,用于勾画头颈部危及器官(OARs),并与基于图谱方法的Smart segmentation勾画软件进行比较。方法自动勾画模型由基于深度学习神经网络的分类模型和勾画模型组成。分类模型将CT图像从头脚方向分为... 目的设计一种基于深度学习的自动勾画模型,用于勾画头颈部危及器官(OARs),并与基于图谱方法的Smart segmentation勾画软件进行比较。方法自动勾画模型由基于深度学习神经网络的分类模型和勾画模型组成。分类模型将CT图像从头脚方向分为6个分类,将每个OARs对应分类的CT图像输入勾画模型进行分割勾画。自动勾画模型使用150例病例训练模型,Smart segmentation使用相同的150例病例组成图谱库,两者同时对20例测试集进行勾画。使用相似度系数(DSC)和豪斯多夫距离(HD)评估2种方法勾画准确性,同时记录两种方法勾画花费时间。根据数据是否满足正态分布,分别使用配对t检验和Wilcoxon符号秩和检验。结果自动勾画模型的DSC和HD结果如下:脑干为0.88和4.41 mm、左眼球为0.89和2.00 mm、右眼球为0.89和2.12 mm、左视神经为0.70和3.00 mm、右视神经为0.80和2.24 mm、左颞叶为0.81和7.98 mm、右颞叶为0.84和8.82 mm、下颌骨为0.89和5.57 mm、左腮腺为0.70和11.92 mm和右腮腺为0.77和11.27 mm。除腮腺外,自动勾画模型勾画结果均优于Smart segmentation,差异有统计学意义(t=3.115~7.915,Z=-1.352~-3.921,P<0.05)。同时,自动勾画模型速度比Smart segmentation提高了51.28%。结论利用深度学习方法建立了自动勾画头颈部OARs的模型,得到较准确结果,勾画精度和速度均优于Smart segmentation软件。 展开更多
关键词 自动勾画 危及器官 深度学习 图谱库
基于U-net的心脏自动勾画模型的临床应用及改进 认领
12
作者 常艳奎 彭昭 +5 位作者 周解平 皮一飞 吴昊天 吴爱东 徐榭 裴曦 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2020年第10期1218-1223,共6页
目的:拟分析基于不同医院数据的心脏自动勾画模型在临床应用中的适用性及其改进方法。方法:首先,建立基于U-net和Inception模块的心脏自动勾画网络。其次,收集不同治疗中心的患者数据:中国科学技术大学附属第一医院65例(数据1)、MICCAI2... 目的:拟分析基于不同医院数据的心脏自动勾画模型在临床应用中的适用性及其改进方法。方法:首先,建立基于U-net和Inception模块的心脏自动勾画网络。其次,收集不同治疗中心的患者数据:中国科学技术大学附属第一医院65例(数据1)、MICCAI2019比赛数据50例(数据2)、数据1和2的混合数据(数据3)、郑州大学第一附属医院50例(数据4)和郑州大学第一附属医院100例(数据5),分别训练得到模型1~5。然后,以郑州大学第一附属医院59例患者作为测试集,使用形状相似性系数(DSC)评估该测试集在不同模型上的分割精度,比较模型之间的差别。最后,将模型3作为心脏预训练模型,采用数据5进行模型再训练,分别测试3组实验(20例/次×5次、10例/次×10次、5例/次×20次)对心脏预训练模型的改进情况。结果:测试集在模型1~5中的平均DSC为0.926、0.932、0.939、0.941和0.950。在再训练过程中,模型在20例/次×5次的实验中表现更稳定。结论:基于不同医院的数据训练模型在心脏自动勾画的临床应用上表现存在差异,使用本地医院数据进行训练的模型预测精度更高。对于非本地数据训练的模型,基于本地数据再训练可以有效提高模型预测的精度,其中以20例/次的再训练方式效果较好。 展开更多
关键词 U-net 心脏 自动勾画 形状相似性系数
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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 认领
13
作者 蒋家良 周莉 +2 位作者 何奕松 姜筱璇 傅玉川 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期670-675,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 堆叠式神经网络 格蕾丝眼病 自动勾画 深度学习
智能放疗云平台自动勾画宫颈癌患者膀胱结构的应用研究 认领
14
作者 王敏 秦伟 +2 位作者 时飞跃 赵环宇 魏晓为 《中国数字医学》 2020年第7期85-88,共4页
目的:测试并评估自动轮廓勾画软件智能放疗云平台(RAIC.OIS)在宫颈癌患者膀胱结构自动勾画中的应用。方法:选取2017年7月至2019年7月收治的30例宫颈癌患者进行研究。通过比较自动勾画和手工勾画膀胱结构的体积差异(△V%)、位置差异(DC)... 目的:测试并评估自动轮廓勾画软件智能放疗云平台(RAIC.OIS)在宫颈癌患者膀胱结构自动勾画中的应用。方法:选取2017年7月至2019年7月收治的30例宫颈癌患者进行研究。通过比较自动勾画和手工勾画膀胱结构的体积差异(△V%)、位置差异(DC)、形状一致性(DSC,SI,IncI)和勾画时间,评估RAIC.OIS自动勾画工具应用于膀胱自动勾画的可行性和准确性。结果:根据测试结果,自动和手工两种方式勾画宫颈癌患者膀胱结构的体积差异为(3.00±8.31)%,质心偏差为(0.30±0.07)cm,DSC值为0.91±0.03,SI为0.92±0.02,Inc I为0.90±0.06,自动勾画平均时间约为4.4s。结论:RAIC.OIS的自动勾画工具,对宫颈癌患者的膀胱结构能达到满意的自动勾画结果,可大大缩短临床医师用于膀胱结构的手工勾画时间,提高放疗工作效率。 展开更多
关键词 自动勾画 膀胱 宫颈癌 放疗
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基于卷积神经网络的直肠癌靶区及危及器官自动勾画 认领
15
作者 夏祥 王佳舟 +2 位作者 杨立峰 章真 胡伟刚 《中华放射肿瘤学杂志》 CSCD 北大核心 2020年第5期374-377,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 自动勾画 全卷积神经网络 直肠癌
大图医疗rtStation软件自动勾画直肠癌患者膀胱结构的应用分析 认领
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作者 赵紫婷 秦伟 +4 位作者 时飞跃 魏晓为 田书畅 吴倩倩 蒋红兵 《中国医疗设备》 2020年第12期37-40,共4页
目的测试并定量分析大图医疗rtStation软件在直肠癌放疗患者定位CT图像中自动勾画膀胱结构的几何精度及相关影响因素。为该软件在临床的应用及其优化提供数据参考。方法回顾性分析南京医科大学附属南京医院(南京市第一医院)于2017年3月... 目的测试并定量分析大图医疗rtStation软件在直肠癌放疗患者定位CT图像中自动勾画膀胱结构的几何精度及相关影响因素。为该软件在临床的应用及其优化提供数据参考。方法回顾性分析南京医科大学附属南京医院(南京市第一医院)于2017年3月至2019年10月收治的30例直肠癌放疗患者的定位CT图像,通过体积差异(ΔV%)、Dice相似性指数(Dice Similarity Coefficient,DSC)、质心偏差(Deviation of Centroid,DC)等指标,定量评估软件自动勾画与临床确认的器官轮廓在形状、体积、位置等方面的差异,并通过SPSS行统计学分析。结果在30例患者的定位CT图像中(仰卧位16例;俯卧位14例),两种勾画方式的DSC与膀胱充盈体积显著正相关。除3例膀胱充盈不足样本外,其余27例的DSC、ΔV%、DC分别为0.89±0.05,(-4.44±16.25)%,(0.22±0.17)cm,位置差异在x、y、z三个方向分别为(0.08±0.11)cm,(0.25±0.62)cm和(0.26±0.58)cm。30例膀胱结构的自动勾画时间为(47.3±6.8)s。结论利用rtStation危及器官勾画工具,能够对定位CT图像中充盈良好的膀胱结构进行自动勾画,且在两种扫描体位中的勾画精度均接近人工勾画水平,表明该工具对体位变化具有较好鲁棒性,但对于充盈不足的膀胱结构有一定的局限性。 展开更多
关键词 放疗 直肠癌 危及器官 自动勾画 膀胱
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针对颅脑放疗规划的海马体自动勾画平台及其验证 认领
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作者 符豪 张政霖 +6 位作者 伏晓 周燕飞 王腾飞 胡宗涛 王宏志 杨立状 李海 《北京生物医学工程》 2020年第4期331-336,共6页
目的海马体是学习和记忆的神经生物基础,是头颈部放射治疗中需要重点保护的颅内危及器官。海马体轮廓通常由医生手动勾画,操作时间长且依赖医生经验。为提高海马体勾画的效率和可重复性,本文研发了一种海马体自动勾画平台(OAR AutoSketc... 目的海马体是学习和记忆的神经生物基础,是头颈部放射治疗中需要重点保护的颅内危及器官。海马体轮廓通常由医生手动勾画,操作时间长且依赖医生经验。为提高海马体勾画的效率和可重复性,本文研发了一种海马体自动勾画平台(OAR AutoSketch),系统比较了基于中国人或欧美人大脑图谱配准的分割方法(scbt_Linear、scbt_Nonlinear、TT_linear、TT_Nonlinear),以及基于皮层配准的分割方法(FreeSurfer)用于海马体勾画的可行性。方法选取12名鼻咽癌患者的数据,采用OAR AutoSketch生成5种海马体轮廓和患者主治医生勾画的海马体轮廓混合呈现,招募12名医学影像部的医生进行随机双盲的主观准确性评分;邀请1名影像科专家在20名鼻咽癌患者的MRI图像上手动勾画海马体,作为海马体解剖标准,计算5种自动勾画方案的客观准确性。结果主观准确性评分结果显示,自动勾画的准确性普遍优于主治医生的手工勾画结果。和海马体解剖标准的空间相似性结果显示,FreeSurfer方法准确度最高。结论海马体的自动勾画具备一定的可行性,皮层配准算法总体优于基于图谱的配准算法。 展开更多
关键词 海马体 放射性脑损伤 危及器官 自动勾画 图像配准
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基于深度学习的危及器官自动勾画软件系统DeepViewer在放疗中的应用及评估 认领
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作者 汪志 常艳奎 +3 位作者 吴昊天 张键 徐榭 裴曦 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2020年第8期1071-1075,共5页
目的:将一款基于深度学习的危及器官自动勾画软件系统DeepViewer应用于临床,实现自动勾画肿瘤患者治疗计划中危及器官的功能。方法:DeepViewer使用改进后的全卷积神经网络U-Net来实现自动勾画患者CT扫描部位所包含的危及器官,并使用Dic... 目的:将一款基于深度学习的危及器官自动勾画软件系统DeepViewer应用于临床,实现自动勾画肿瘤患者治疗计划中危及器官的功能。方法:DeepViewer使用改进后的全卷积神经网络U-Net来实现自动勾画患者CT扫描部位所包含的危及器官,并使用Dice相似性系数(DSC)对比分析这22种危及器官自动勾画与手动勾画的差异。结果:11种危及器官DSC平均值在0.9以上,5种危及器官DSC平均值为0.8~0.9,5种器官DSC平均值为0.7~0.8,视交叉DSC平均值最低,为0.676。总体结果表明DeepViewer系统能够较准确地自动勾画出危及器官,特别是左、右肺、膀胱、脑干等器官,已基本满足临床需求。结论:DeepViewer软件系统可以实现放疗肿瘤患者危及器官的自动勾画,准确性较高。同时,DeepViewer系统勾画完毕后,可以通过网络系统自动传输RTStructure DICOM3.0文件,无需其他操作,能极大地提高临床医生工作效率,降低治疗计划流程中的勾画总时间。 展开更多
关键词 深度学习 危及器官 自动勾画 放射治疗
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自动勾画技术在前列腺癌自适应放射治疗中的临床应用研究 认领 被引量:2
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作者 崔志强 邱杰 +8 位作者 杨波 刘峡 庞廷田 刘楠 于浪 李文博 董婷婷 汪之群 王贝 《中国医学装备》 2019年第4期29-33,共5页
目的:评价与分析基于图谱集的自动勾画软件(ABAS)勾画危及器官(OAR)轮廓在前列腺癌自适应放射治疗(ART)的优越性及局限性。方法:回顾性选取30例采用容积调强放射治疗的前列腺癌患者,将同一患者第1程及第2程定位CT图像传输至ABAS软件中,... 目的:评价与分析基于图谱集的自动勾画软件(ABAS)勾画危及器官(OAR)轮廓在前列腺癌自适应放射治疗(ART)的优越性及局限性。方法:回顾性选取30例采用容积调强放射治疗的前列腺癌患者,将同一患者第1程及第2程定位CT图像传输至ABAS软件中,分别选用单一图谱自动勾画方式下的Prostate和General算法。以患者第1程定位图像为参考图像,实现对第2程定位图像上OAR的自动勾画,利用形状相似性系数(DSC)、交叉指数(OI)、体积差异(ΔV)及自动勾画加手工修改的累计时间,以手工勾画OAR的轮廓为参考,比较两种算法自动勾画的结果。结果:同一患者的左右髋骨及左右股骨头两种算法自动勾画的DSC、OI值均>0.8;膀胱DSC、OI值均>0.7。Prostate算法左右髋骨,膀胱DSC、OI值均高于General算法。而左右股骨头在不同算法下的DSC及OI值近似。骨性组织的ΔV<0,自动勾画对其勾画不足。结论:应用Prostate和General两种不同的自动勾画算法,其结果与手工勾画具有差异性,Prostate算法勾画膀胱、直肠优于General算法。自动勾画用于放射治疗计划之前,需经过必要的校准及修改,方能发挥ABAS勾画效率。 展开更多
关键词 前列腺癌自适应放射治疗 自动勾画 手工勾画 算法 容积调强放射治疗
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两种软件Smart Segmentation与MIM Atlas自动勾画鼻咽癌危及器官的准确性研究 认领 被引量:7
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作者 葛迦 宁丽华 +1 位作者 严森祥 陆中杰 《中华放射医学与防护杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期668-672,共5页
目的比较两种自动勾画软件(SmartSegmentation与MIMAtlas)勾画鼻咽癌危及器官(OAR)的准确性.方法回顾性选取2015—2016年浙江大学医学院附属第一医院收治的鼻咽癌患者共55例,在CT图像上手动勾画OAR,以简单随机抽样方式取其中30例在Smart... 目的比较两种自动勾画软件(SmartSegmentation与MIMAtlas)勾画鼻咽癌危及器官(OAR)的准确性.方法回顾性选取2015—2016年浙江大学医学院附属第一医院收治的鼻咽癌患者共55例,在CT图像上手动勾画OAR,以简单随机抽样方式取其中30例在SmartSegmentation与MIMAtlas中创建各自的病例库,剩余25例作为测试病例在两个软件中运行得到两组自动勾画结果.以手动勾画为金标准,计算两组自动勾画结果的戴斯相似性系数(DSC)、豪斯多夫距离(HD)、绝对体积差(△V),通过比较以上3个参数来评估两种软件勾画鼻咽癌危及器官的准确性.结果SmartSegmentation与MIMAtlas勾画所有器官的总体DSC分别为(0.79±0.13)和(0.62±0.24)(t=14.06,P<0.05);总体HD分别为(5.50±3.84)和(8.38±4.88)mm(t=-11.40,P<0.05);总体△V为(1.52±2.46)、(2.38±3.57)cm3(t=-4.70,P<0.05).MIMAtlas勾画的11个器官(脑干、视交叉、左右眼晶状体、左右视神经、左右眼球、左右侧腮腺、脊髓)的DSC均值大于SmartSegmentation的结果(t=5.27、4.41、6.34、5.70、10.62、7.45、3.96、4.26、6.25、5.42、7.23,P<0.05).MIMAtlas勾画的10个器官(脑干、视交叉、左右眼晶状体、左右视神经、左右眼球、左侧腮腺、脊髓)的HD均值小于SmartSegmentation(t=-4.51、-4.49、-3.92、-3.45、-5.36、-5.56、-3.89、-3.90、-3.60、-3.68,P<0.05).MIMAtlas勾画的6个器官(脑干、视交叉、左眼晶状体、左右视神经、右眼球)的△V均值小于SmartSegmentation(t=-2.83、-3.39、-2.56、-2.27、-2.43、-2.51,P<0.05).结论对于体积较大的器官,两种软件都有较好的勾画结果.器官的体积越小、边界越模糊,则勾画结果越差.MIMAtlas的勾画结果总体上优于SmartSegmentation. 展开更多
关键词 自动勾画 危及器官勾画 图谱库 鼻咽癌
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