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基于U-Net的自动分割方法对乳腺癌危及器官的自动勾画
基于U-Net的自动分割方法对乳腺癌危及器官的自动勾画
作者:
孙新臣
张炜
李华玲
李金凯
王沛沛
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
U-Net
乳腺癌
危及器官
自动分割
摘要:
目的 训练和评价一种基于U-Net的自动分割方法 对乳腺癌危及器官(Organs at Risks,OARs)的勾画.方法 实验选取140例乳腺肿瘤病例,其中120例作为训练集,用于建立基于U-Net自动勾画模型,其余20例作为测试集,用于测试自动勾画方法的勾画准确性,采用戴斯相似系数(Dice Similarity Coefficient,DSC)及平均最小距离(Mean Distance to Agreement,MDA)对所训练的自动勾画模型的勾画结果 进行评估,并与有相同训练集及测试集的基于atlas的自动勾画方法进行比较.结果 基于U-Net的自动勾画模型比基于atlas的自动勾画方法所勾画的OARs的DSC均值均高;且基于U-Net的自动勾画模型勾画的OARs的MDA均值较后者均低.两种自动勾画方法在双侧肺、健侧乳腺及心脏的DSC值差异以及在左肺、健侧乳腺及心脏的MDA值差异均具有统计学意义(P<0.05).结论 基于U-Net的自动勾画模型在乳腺癌危及器官勾画中具有较好的勾画效果,且其勾画准确性较基于atlas的自动勾画方法的高.
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篇名
基于U-Net的自动分割方法对乳腺癌危及器官的自动勾画
来源期刊
中国医疗设备
学科
医学
关键词
U-Net
乳腺癌
危及器官
自动分割
年,卷(期)
2020,(8)
所属期刊栏目
医学工程技术
研究方向
页码范围
31-35
页数
5页
分类号
R737.9|TP391.41
字数
2430字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1674-1633.2020.08.008
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
李金凯
南京医科大学第一附属医院放疗科
25
36
3.0
4.0
2
孙新臣
南京医科大学第一附属医院放疗科
57
127
6.0
8.0
3
王沛沛
南京医科大学第一附属医院放疗科
14
30
3.0
5.0
4
李华玲
南京医科大学特种医学系
3
0
0.0
0.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
(17)
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引证文献
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同被引文献
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参考文献(1)
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2020(0)
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二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
U-Net
乳腺癌
危及器官
自动分割
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国医疗设备
主办单位:
中国整形美容协会
出版周期:
月刊
ISSN:
1674-1633
CN:
11-5655/R
开本:
大16开
出版地:
北京市顺义区竺园路12号天竺综合保税区泰达科技园7号楼
邮发代号:
82-555
创刊时间:
1986
语种:
chi
出版文献量(篇)
14856
总下载数(次)
40
总被引数(次)
57071
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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