[1]彭莹莹,张书旭,谭剑明,等.基于PCNN的PET/CT图像分割在肺癌靶区勾画中的应用[J].中国医学物理学杂志,2014,31(04):5022-5025.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2014.04.011]
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基于PCNN的PET/CT图像分割在肺癌靶区勾画中的应用(
)
《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]
- 卷:
-
31卷
- 期数:
-
2014年04期
- 页码:
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5022-5025
- 栏目:
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- 出版日期:
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2014-08-31
文章信息/Info
- 作者:
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彭莹莹; 张书旭; 谭剑明; 王琳婧; 雷怀宇; 蒋绍惠
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广州医科大学附属肿瘤医院放疗中心;
- 关键词:
-
PCNN; PET/CT图像分割; 肺癌; 靶区勾画
- 分类号:
-
R734.2;TP391.4
- DOI:
-
10.3969/j.issn.1005-202X.2014.04.011
- 文献标志码:
-
A
- 摘要:
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目的:研究基于脉冲耦合神经网络PCNN的PET/CT图像自动分割技术在肺癌靶区勾画中的应用。方法:采集20例无转移的肺癌患者的PET/CT图像。由2名有经验的放疗科医生分别依据CT图像和PET/CT图像采用目测法勾画肿瘤靶区,分别命名为GTV-CT和GTV-PET。所有PET图像均由自主编写的基于PCNN的分割方法进行靶区的自动分割,所得靶区为GTV-PETauto。采用PINNACLE V9.2放射治疗计划系统分别计算三种方法所勾画的靶区体积,对三种GTV的体积大小和重合关系进行比较。结果:两名医生依据CT图像勾画的靶区平均体积GTV-CT1和GTV-CT2分别为(210.56±197.38)cm3和(192.83±187.05)cm3,两者之间差异有统计学意义(P0.05)。两名医生依据PET/CT图像勾画的靶区差异较依据CT的差异小。PET/CT自动分割靶区GTV-PETauto为(133.19±101.28)cm3,与GTV-PET比较未见统计学差异(P>0.05),验证了PCNN分割方法的可靠性。GTV-PETauto、GTV-PET均小于CT手动勾画靶区GTV-CT,差异有统计学意义(P
备注/Memo
- 备注/Memo:
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国家自然基金项目(编号:81170078); 广东省教育厅科技创新项目(编号:2013KJCX152); 广州医科大学青年科研项目(编号:2013A42)
更新日期/Last Update:
2014-07-10