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危及器官自动勾画在鼻咽癌、乳腺癌与直肠癌中应用研究
被引量：
3
1
作者
周含
赵本新
+2 位作者
朱锡旭
陈颖
沈泽天
《生物医学工程与临床》
CAS
2022年第5期580-587,共8页
目的 评价自动勾画与手动勾画软件在危及器官(OAR)勾画方面差异,研究OAR剂量学参数的变化。方法 选择在放射治疗科行调强放射治疗患者33例,其中男性11例,女性22例;年龄38~81岁,平均年龄63.4岁;鼻咽癌13例,乳腺癌10例,直肠癌10例。在同...
目的 评价自动勾画与手动勾画软件在危及器官(OAR)勾画方面差异,研究OAR剂量学参数的变化。方法 选择在放射治疗科行调强放射治疗患者33例,其中男性11例,女性22例;年龄38~81岁,平均年龄63.4岁;鼻咽癌13例,乳腺癌10例,直肠癌10例。在同一定位CT序列图像分别进行手动勾画与自动勾画。首先使用AccuContour软件评估自动勾画结构与手动勾画的相似性指数,然后将自动勾画与手动勾画的OAR结果回传至Pinnacle 9.8计划系统,将以手动勾画为参考的剂量分布复制到自动勾画靶区上,评价手动勾画与自动勾画OAR的体积剂量和剂量体积等参数的变化。结果 鼻咽癌、乳腺癌和直肠癌平均手动勾画的时间分别为(56.50±9.00) min、(23.12±4.23) min和(45.23±2.39) min;AccuContour自动勾画的平均时间为(1.5±0.23) min、(1.45±0.78) min和(1.80±0.56) min。鼻咽癌中,眼球勾画获得最佳Dice相似系数(DSC)为0.907±0.020,脊髓获得最差的DSC为0.459±0.112;乳腺癌中,所有OAR包括肺、心脏与脊髓均获得很好勾画效果(DSC> 0.7),其中肺的勾画最佳DSC为0.944±0.030,最差勾画脊髓DSC为0.709±0.100;直肠癌中,OAR膀胱勾画获得最佳DSC为0.91±0.04,而股骨头的勾画最差,DSC为0.43±0.10。尽管大部分器官都得出很好的自动勾画效果,然而自动勾画的剂量学参数却有重要的差别,勾画效果较差的小体积器官,如晶状体、视神经等剂量学参数差异无统计学意义(P> 0.05),而勾画效果较好的大体积器官,如剂量学参数差异有统计学意义(P <0.05)。结论 基于深度学习的自动勾画方法具有很高临床研究价值,然而DSC的值不能完全反映剂量分布。膀胱、肺等边界清楚的器官可以采用自动勾画,而对于股骨头、脊髓和脑干等一些依赖于人工经验及勾画习惯的可以采用半自动勾画的方式,自动勾画不仅为临床应用节省了大部分的勾画时间,也对临床手动勾画起到监督的作用。
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关键词
自动勾画
放射治疗
深度学习
危及器官(OAR)
相似性指数
剂量体积直方图(DVH)
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职称材料
题名
危及器官自动勾画在鼻咽癌、乳腺癌与直肠癌中应用研究
被引量：
3
1
作者
周含
赵本新
朱锡旭
陈颖
沈泽天
机构
南京
大学
电子
科
学与工程学院
南京医科大学第四附属医院放射治疗科
东部战区总
医院
放射
治疗
科
出处
《生物医学工程与临床》
CAS
2022年第5期580-587,共8页
文摘
目的 评价自动勾画与手动勾画软件在危及器官(OAR)勾画方面差异,研究OAR剂量学参数的变化。方法 选择在放射治疗科行调强放射治疗患者33例,其中男性11例,女性22例;年龄38~81岁,平均年龄63.4岁;鼻咽癌13例,乳腺癌10例,直肠癌10例。在同一定位CT序列图像分别进行手动勾画与自动勾画。首先使用AccuContour软件评估自动勾画结构与手动勾画的相似性指数,然后将自动勾画与手动勾画的OAR结果回传至Pinnacle 9.8计划系统,将以手动勾画为参考的剂量分布复制到自动勾画靶区上,评价手动勾画与自动勾画OAR的体积剂量和剂量体积等参数的变化。结果 鼻咽癌、乳腺癌和直肠癌平均手动勾画的时间分别为(56.50±9.00) min、(23.12±4.23) min和(45.23±2.39) min;AccuContour自动勾画的平均时间为(1.5±0.23) min、(1.45±0.78) min和(1.80±0.56) min。鼻咽癌中,眼球勾画获得最佳Dice相似系数(DSC)为0.907±0.020,脊髓获得最差的DSC为0.459±0.112;乳腺癌中,所有OAR包括肺、心脏与脊髓均获得很好勾画效果(DSC> 0.7),其中肺的勾画最佳DSC为0.944±0.030,最差勾画脊髓DSC为0.709±0.100;直肠癌中,OAR膀胱勾画获得最佳DSC为0.91±0.04,而股骨头的勾画最差,DSC为0.43±0.10。尽管大部分器官都得出很好的自动勾画效果,然而自动勾画的剂量学参数却有重要的差别,勾画效果较差的小体积器官,如晶状体、视神经等剂量学参数差异无统计学意义(P> 0.05),而勾画效果较好的大体积器官,如剂量学参数差异有统计学意义(P <0.05)。结论 基于深度学习的自动勾画方法具有很高临床研究价值,然而DSC的值不能完全反映剂量分布。膀胱、肺等边界清楚的器官可以采用自动勾画,而对于股骨头、脊髓和脑干等一些依赖于人工经验及勾画习惯的可以采用半自动勾画的方式,自动勾画不仅为临床应用节省了大部分的勾画时间,也对临床手动勾画起到监督的作用。
关键词
自动勾画
放射治疗
深度学习
危及器官(OAR)
相似性指数
剂量体积直方图(DVH)
Keywords
automatic contour
radiotherapy
deep-learning
organ at risk(OAR)
Dice-similarity coefficients(DSC)
dose volume histogram(DVH)
分类号
R815.6 [医药卫生—放射医学]
R739.63 [医药卫生—肿瘤]
R737.9 [医药卫生—肿瘤]
R735.37 [医药卫生—肿瘤]
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1
危及器官自动勾画在鼻咽癌、乳腺癌与直肠癌中应用研究
周含
赵本新
朱锡旭
陈颖
沈泽天
《生物医学工程与临床》
CAS
2022
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