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目的:探索基于卷积神经网络构建前列腺癌术后放疗临床靶区(CTV)及部分危及器官(OAR)自动勾画模型的方法,以提高临床工作效率和靶区勾画统一性。方法:回顾性分析由一位放疗医师勾画的117例前列腺癌术后患者CT资料,基于3D UNet设计多分类自动勾画模型CVT-UNet,采用戴斯相似系数(DSC)、95分位豪斯多夫距离(95

作者:王芳;苗栋;沈亚丽;陈哲彬;姚宇;王辛

来源:中华放射肿瘤学杂志 2023 年 32卷 3期

知识库介绍

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作者:
王芳;苗栋;沈亚丽;陈哲彬;姚宇;王辛
来源:
中华放射肿瘤学杂志 2023 年 32卷 3期
标签:
前列腺肿瘤 临床靶区 危及器官 人工智能 自动勾画 Prostatic neoplasms Clinical target volume Organs at risk Artificial intelligence Automatic delineation
目的:探索基于卷积神经网络构建前列腺癌术后放疗临床靶区(CTV)及部分危及器官(OAR)自动勾画模型的方法,以提高临床工作效率和靶区勾画统一性。方法:回顾性分析由一位放疗医师勾画的117例前列腺癌术后患者CT资料,基于3D UNet设计多分类自动勾画模型CVT-UNet,采用戴斯相似系数(DSC)、95分位豪斯多夫距离(95