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利用GDL残差U-net模型分割放疗定位CT图像上甲状腺的初步研究
被引量：
2
1
作者
文晓博
赵彪
+3 位作者
袁美芳
孙梦真
李进芝
杨毅
《中国医学计算机成像杂志》
CSCD
北大核心
2022年第3期322-328,共7页
目的:探讨基于广义Dice损失函数(GDL)残差U-net神经网络模型(GDLResU-net)在放疗定位CT图像上甲状腺分割的准确性。方法:选取76例乳腺癌或鼻咽癌患者的放疗定位CT图,由影像学专家勾画标签图,将患者影像数据随机分为训练集(n=59)、验证集...
目的:探讨基于广义Dice损失函数(GDL)残差U-net神经网络模型(GDLResU-net)在放疗定位CT图像上甲状腺分割的准确性。方法:选取76例乳腺癌或鼻咽癌患者的放疗定位CT图,由影像学专家勾画标签图,将患者影像数据随机分为训练集(n=59)、验证集(n=8)和测试集(n=9)。采用旋转、翻转、缩放和剪切对训练集进行扩充,并使用戴斯相似度系数(DSC)、杰卡德相似度系数(JSC)、阳性预测率(PPV)、灵敏度(SE)、豪斯多夫距离(HD)评价指标对模型进行性能评估。结果:GDLResU-net模型分割的甲状腺相较于基于Dice损失函数的U-net模型(DLU-net)和基于GDL损失函数的U-net模型(GDLUnet),甲状腺的分割能力有所提高。相较于DLU-net模型,GDLResU-net测试集评价指标DSC、JSC、PPV、SE分别提高了0.06、0.07、0.03、0.06,HD降低了0.33;相较于GDLU-net模型,GDLResU-net测试集评价指标DSC、JSC、PPV、SE分别提高了0.03、0.04、0.04、0.01,HD降低了0.22。结论:对于放疗定位CT甲状腺的分割,GDLResU-net模型相较于DLU-net和GDLU-net模型有着更好的分割效果,且可以较为准确地分割甲状腺,但精度仍存在欠缺,应在此基础上进一步提高精准度。
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关键词
放射治疗
卷积神经网络
医学图像分割
甲状腺
残差网络
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职称材料
题名
利用GDL残差U-net模型分割放疗定位CT图像上甲状腺的初步研究
被引量：
2
1
作者
文晓博
赵彪
袁美芳
孙梦真
李进芝
杨毅
机构
云南省昆明医科大学第三附属医院放射治疗科
出处
《中国医学计算机成像杂志》
CSCD
北大核心
2022年第3期322-328,共7页
基金
国家自然科学基金(81760423)
云南省科技厅项目[2017FE468(-212)]
+1 种基金
云南省卫生科技项目(2017NS192)
国家癌症中心攀登基金(NCC201925803)
文摘
目的:探讨基于广义Dice损失函数(GDL)残差U-net神经网络模型(GDLResU-net)在放疗定位CT图像上甲状腺分割的准确性。方法:选取76例乳腺癌或鼻咽癌患者的放疗定位CT图,由影像学专家勾画标签图,将患者影像数据随机分为训练集(n=59)、验证集(n=8)和测试集(n=9)。采用旋转、翻转、缩放和剪切对训练集进行扩充,并使用戴斯相似度系数(DSC)、杰卡德相似度系数(JSC)、阳性预测率(PPV)、灵敏度(SE)、豪斯多夫距离(HD)评价指标对模型进行性能评估。结果:GDLResU-net模型分割的甲状腺相较于基于Dice损失函数的U-net模型(DLU-net)和基于GDL损失函数的U-net模型(GDLUnet),甲状腺的分割能力有所提高。相较于DLU-net模型,GDLResU-net测试集评价指标DSC、JSC、PPV、SE分别提高了0.06、0.07、0.03、0.06,HD降低了0.33;相较于GDLU-net模型,GDLResU-net测试集评价指标DSC、JSC、PPV、SE分别提高了0.03、0.04、0.04、0.01,HD降低了0.22。结论:对于放疗定位CT甲状腺的分割,GDLResU-net模型相较于DLU-net和GDLU-net模型有着更好的分割效果,且可以较为准确地分割甲状腺,但精度仍存在欠缺,应在此基础上进一步提高精准度。
关键词
放射治疗
卷积神经网络
医学图像分割
甲状腺
残差网络
Keywords
Radiotherapy
Convolutional neural network
Medical image segmentation
Thyroid
Residual net
分类号
R730.55 [医药卫生—肿瘤]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用GDL残差U-net模型分割放疗定位CT图像上甲状腺的初步研究
文晓博
赵彪
袁美芳
孙梦真
李进芝
杨毅
《中国医学计算机成像杂志》
CSCD
北大核心
2022
2
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参考文献
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