基于U-net3+的宫颈癌后装治疗中靶区和危及器官位置的预测
李霞1
杨磊2
杨日赠1
吴德华1
1.南方医科大学南方医院放疗科,广东 广州 5105152.赣州市人民医院(南方医院赣州医院)肿瘤科,江西 赣州341000
摘要：目的 构建基于深度学习方法的宫颈癌后装治疗中高危靶区和危及器官位置预测方法.方法 构建基于U-net3+的端到端自动分割框架,对两个中心213例已进行后装高剂量率治疗的宫颈癌患者进行勾画,并按照7:2:1的比例分为训练集、验证集和测试集.勾画的内容包括高危临床靶区、膀胱、直肠和小肠,分别用豪斯多夫距离及戴斯相似系数评估预测模型的准确性.结果 膀胱自动勾画的戴斯相似系数为0.953,直肠、小肠分别为0.885、0.857,危及器官的平均值是0.898,豪斯多夫距离平均为5.4 mm;高危临床靶区戴斯相似系数是0.869,豪斯多夫距离为8.1 mm.结论 基于U-net3+的宫颈癌后装治疗中靶区和危及器官位置预测模型具有较高的准确率,同时训练耗费时间少,有望在临床进行应用推广.
关键词：宫颈癌后装治疗位置预测深度学习U-net3+
资助基金：国家自然科学基金(82272737)
论文发表日期：2023-06-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 448-452 )
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