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以戴斯相似系数作为评估参数的自动勾画技术用于胃和十二指肠的可靠性
1
作者
马秀瑞
张建英
+5 位作者
李婷婷
张玉洁
肖寒
孙菁
吴泇俣
嵇卫星
《复旦学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期948-954,共7页
目的研究不同类型的剂量限值与评估自动勾画结果的戴斯相似系数(Dice similarity coefficient,DSC)的关系,分析将自动勾画技术用于放疗的可靠性。方法收集2019年3月至2021年3月内43例接受过上腹部放疗的患者图像,基于RTOG指南以及AccuCo...
目的研究不同类型的剂量限值与评估自动勾画结果的戴斯相似系数(Dice similarity coefficient,DSC)的关系,分析将自动勾画技术用于放疗的可靠性。方法收集2019年3月至2021年3月内43例接受过上腹部放疗的患者图像,基于RTOG指南以及AccuContour系统,分别对胃和十二指肠进行人工和自动勾画,共得到40例胃部和38例十二指肠的勾画结果。统计各样本的DSC,分析其与剂量体积直方图曲线(dose volume histogram,DVH)参数的差异及平均剂量差异及最大剂量差异的关系。结果DVH参数差异和平均剂量差异随着DSC的增加而减小。DSC>0.95以后,DVH参数和平均剂量的差异将分别缩小至5%和2 Gy。DSC对最大剂量差异大小的预测结果较差。结论DSC本身不足以保证自动勾画技术用于放疗的可靠性,需要进一步评估该技术导致的各类型剂量参数差异。
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关键词
深度学习
放射治疗
自动勾画
戴斯
相似
系数
(
dsc
)
剂量限值
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职称材料
结合超像素和U型全卷积网络的胰腺分割方法
被引量：
3
2
作者
曹正文
乔念祖
+1 位作者
卜起荣
冯筠
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期1777-1785,共9页
为了提高现有胰腺图像分割方法性能,提出一种超像素和U型全卷积网络(U-NET)结合的胰腺图像分割方法.首先,提出一种胰腺CT图像的超像素分割方法;然后,依据分割结果对图像进行映射降维得到腹部视觉概要图像,再将其与超像素位置信息作为U...
为了提高现有胰腺图像分割方法性能,提出一种超像素和U型全卷积网络(U-NET)结合的胰腺图像分割方法.首先,提出一种胰腺CT图像的超像素分割方法;然后,依据分割结果对图像进行映射降维得到腹部视觉概要图像,再将其与超像素位置信息作为U型全卷积网络的输入;最后,得到分割好的胰腺器官.在NIH胰腺公开数据集上的实验结果表明,文中方法将戴斯相似系数(DSC)提高到87.9%,高于目前已有的胰腺图像分割方法.并且其运算速度高于U-NET.
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关键词
胰腺图像分割
超像素
U型全卷积网络
戴斯
相似
系数
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职称材料
题名
以戴斯相似系数作为评估参数的自动勾画技术用于胃和十二指肠的可靠性
1
作者
马秀瑞
张建英
李婷婷
张玉洁
肖寒
孙菁
吴泇俣
嵇卫星
机构
复旦大学附属中山医院放疗科
出处
《复旦学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期948-954,共7页
基金
复旦大学附属中山医院青年科学基金(2021ZSQN26)。
文摘
目的研究不同类型的剂量限值与评估自动勾画结果的戴斯相似系数(Dice similarity coefficient,DSC)的关系,分析将自动勾画技术用于放疗的可靠性。方法收集2019年3月至2021年3月内43例接受过上腹部放疗的患者图像,基于RTOG指南以及AccuContour系统,分别对胃和十二指肠进行人工和自动勾画,共得到40例胃部和38例十二指肠的勾画结果。统计各样本的DSC,分析其与剂量体积直方图曲线(dose volume histogram,DVH)参数的差异及平均剂量差异及最大剂量差异的关系。结果DVH参数差异和平均剂量差异随着DSC的增加而减小。DSC>0.95以后,DVH参数和平均剂量的差异将分别缩小至5%和2 Gy。DSC对最大剂量差异大小的预测结果较差。结论DSC本身不足以保证自动勾画技术用于放疗的可靠性,需要进一步评估该技术导致的各类型剂量参数差异。
关键词
深度学习
放射治疗
自动勾画
戴斯
相似
系数
(
dsc
)
剂量限值
Keywords
deep learning
radiotherapy
automatic contouring
Dice similarity coefficient(
dsc
)
dose constraint
分类号
R730.55 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
结合超像素和U型全卷积网络的胰腺分割方法
被引量：
3
2
作者
曹正文
乔念祖
卜起荣
冯筠
机构
西北大学信息科学与技术学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期1777-1785,共9页
基金
国家自然科学基金(61701404)
国家自然科学基金重大科研仪器研制项目(81727802)
+1 种基金
陕西省教育厅科学研究计划项目(17JK0769)
陕西省碑林区科技计划项目(GX1703)
文摘
为了提高现有胰腺图像分割方法性能,提出一种超像素和U型全卷积网络(U-NET)结合的胰腺图像分割方法.首先,提出一种胰腺CT图像的超像素分割方法;然后,依据分割结果对图像进行映射降维得到腹部视觉概要图像,再将其与超像素位置信息作为U型全卷积网络的输入;最后,得到分割好的胰腺器官.在NIH胰腺公开数据集上的实验结果表明,文中方法将戴斯相似系数(DSC)提高到87.9%,高于目前已有的胰腺图像分割方法.并且其运算速度高于U-NET.
关键词
胰腺图像分割
超像素
U型全卷积网络
戴斯
相似
系数
Keywords
pancreas segmentation
superpixel
U-NET
Dice similarity coefficient(
dsc
)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
以戴斯相似系数作为评估参数的自动勾画技术用于胃和十二指肠的可靠性
马秀瑞
张建英
李婷婷
张玉洁
肖寒
孙菁
吴泇俣
嵇卫星
《复旦学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
在线阅读
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职称材料
2
结合超像素和U型全卷积网络的胰腺分割方法
曹正文
乔念祖
卜起荣
冯筠
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
3
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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