[1]张富利,王雅棣,王秋生.放射治疗中医学图像自动分割的研究进展[J].中国医学物理学杂志,2021,38(9):1108-1112.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2021.09.011]
　ZHANG Fuli,WANG Yadi,WANG Qiusheng.Advances in automatic segmentation of medical images in radiotherapy[J].Chinese Journal of Medical Physics,2021,38(9):1108-1112.[doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2021.09.011]
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放射治疗中医学图像自动分割的研究进展()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
38卷
期数:
2021年第9期
页码:
1108-1112
栏目:
医学影像物理
出版日期:
2021-09-26

文章信息/Info

Title:
Advances in automatic segmentation of medical images in radiotherapy
文章编号:
1005-202X（2021）09-1108-05
作者:
张富利1; 王雅棣2; 王秋生3
1. 解放军总医院第七医学中心，北京100700；2. 解放军总医院第五医学中心，北京100071；3. 北京航空航天大学自动化与电气 工程学院，北京100191
Author(s):
ZHANG Fuli1;  WANG Yadi2;  WANG Qiusheng3
1. the Seventh Medical Center of Chinese PLA General Hospital, Beijing 100700, China 2. the Fifth Medical Center of Chinese PLA General Hospital，Beijing 100071, China 3. School of Automation and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China
关键词:
放射治疗; 医学影像; 自动分割; 算法; 综述
Keywords:
radiotherapy medical image automatic segmentation algorithm review
分类号:
R318
DOI:
10.3969/j.issn.1005-202X.2021.09.011
文献标志码:
A
摘要:
回顾放射治疗中传统（非深度学习）自动分割算法和新近出现的深度学习（卷积神经网络和全卷积网络）算法的临床 应用和研究进展情况。对以强度阈值算法为代表的第一代自动分割技术，以聚类算法为代表的第二代自动分割技术，以基 于图谱库分割算法为代表的第三代自动分割技术进行了简要概述。指出基于深度学习的第四代自动分割技术已在鲁棒性、 一致性、效率等方面取得了较大提升，但仍存在一些偏差原因无法辨识、影像采集协议不一致、高质量数据集缺乏等局限性， 这些不足需要在日后的工作中不断加以完善。最后探讨了如何针对自动分割软件进行临床调试和质量保证的问题。
Abstract:
The clinical application and development of traditional (non-deep learning) automatic segmentation algorithms and the newly emerging deep learning (convolutional neural networks and full convolutional networks) algorithms in radiotherapy are reviewed. The first-generation automatic segmentation technology represented by intensity threshold algorithm, the second-generation represented by clustering algorithm, and the third-generation represented by atlas-based segmentation algorithm are briefly summarized. Although the fourth-generation automatic segmentation technology based on deep learning has achieved great improvements in robustness, consistency, efficiency, there are still some limitations such as deviations with unknown reasons, inconsistent image acquisition protocols, lack of high-quality data sets, etc., and these deficiencies need to be continuously improved in future work. Finally, how to conduct clinical commissioning and quality assurance for automatic segmentation software is discussed.

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备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2021-04-05 【基金项目】首都临床特色应用研究（Z181100001718011） 【作者简介】张富利，主要从事多模态影像引导精确放疗和保健物理 的临床科研工作，E-mail: radiozfli@163.com
更新日期/Last Update: 2021-09-27