[1]郭翌,蓝林臻,刘清泉,等.两种自动勾画方法对T3分期鼻咽癌靶区勾画结果对比分析[J].中国医学物理学杂志,2023,40(3):291-296.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2023.03.006]
　GUO Yi,,et al.Comparison of target segmentation results of two auto-segmentation methods for T3 nasopharyngeal carcinoma[J].Chinese Journal of Medical Physics,2023,40(3):291-296.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2023.03.006]
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两种自动勾画方法对T3分期鼻咽癌靶区勾画结果对比分析()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
40卷
期数:
2023年第3期
页码:
291-296
栏目:
医学放射物理
出版日期:
2023-03-29

文章信息/Info

Title:
Comparison of target segmentation results of two auto-segmentation methods for T3 nasopharyngeal carcinoma
文章编号:
1005-202X（2023）03-0291-06
作者:
郭翌1; 2; 3; 蓝林臻1; 2; 刘清泉4; 柳炫宇1; 2; 陈君1; 2; 陈舒影1; 2; 郭飞宝1; 2; 3
1.福建医科大学附属第一医院肿瘤中心放疗科， 福建 福州350005； 2.福建医科大学附属第一医院滨海院区国家区域医疗中心，福建 福州 350212； 3.放射生物福建省高等学校重点实验室， 福建 福州 350005； 4.上海大图医疗科技有限公司， 上海 200062
Author(s):
GUO Yi1;  2;  3;  LAN Linzhen1;  2;  CHEN Qingquan4;  LIU Xuanyu1;  2;  CHEN Jun1;  2;  CHEN Shuying1;  2;  GUO Feibao1;  2;  3
1. Department of Radiation Therapy, Cancer Center, the First Affiliated Hospital of Fujian Medical University, Fuzhou 350005, China 2. National Regional Medical Center, Binhai Branch of the First Affiliated Hospital of Fujian Medical University, Fuzhou 350212, China 3. Key Laboratory of Radiation Biology of Fujian Higher Education Institutions, Fuzhou 350005, China 4. Datu Medical Technology Co., Ltd., Shanghai 200062, China
关键词:
鼻咽癌; 调强放射治疗; 深度学习; 靶区勾画
Keywords:
Keywords: nasopharyngeal carcinoma intensity modulated radiation therapy deep learning target segmentation
分类号:
R318；R811.1
DOI:
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2023.03.006
文献标志码:
A
摘要:
目的：比较和分析基于常规图谱集（Atlas）自动勾画方法和深度学习自动勾画方法对T3分期鼻咽癌靶区的勾画结果。方法：回顾性选取本院T3分期鼻咽癌患者138例，由一名高年资医生在CT上勾画GTV和CTV，勾画结果经另外两名高年资医生审核。建立3D-Unet模型，随机选取110例病例作为训练集，28例病例作为测试集。比较3D-Unet模型与Atlas模型的优劣性。结果：与医生勾画结果相比，3D-Unet模型的GTV和CTV平均勾画结果如下所示，平均表面距离：3.01和1.84 mm，95%豪斯多夫距离：16.05和7.70 mm，Dice相似性系数：0.71和0.83，Jaccard相似性系数：0.56和0.71，精确率：0.70和0.85，召回率：0.76和0.81，各项参数均显著优于Atlas模型（P<0.05）。结论：与Atlas自动勾画技术相比，基于3D-Unet模型的自动勾画方法对鼻咽癌靶区的勾画准确率明显提升。
Abstract:
Abstract: Objective To compare and analyze the accuracy of tumor segmentation using Atlas-based auto-segmentation method and deep learning method for T3 nasopharyngeal carcinoma (NPC). Methods A total of 138 cases of T3 NPC were selected retrospectively. GTV and CTV were outlined in CT by one senior doctor, and the delineation results were reviewed by two other senior doctors. A 3D-Unet model was established, with 110 cases as the training set and 28 cases as the test set. The performances of 3D-Unet model and Atlas models were compared. Results The ASD, 95%HD, DSC, JSC, precision, and recall rate of GTV and CTV segmentations using 3D-Unet model were 3.01 and 1.84 mm, 16.05 and 7.70 mm, 0.71 and 0.83, 0.56 and 0.71, 0.70 and 0.85, 0.76 and 0.81, respectively. The comparison of the above mentioned parameters revealed that 3D-Unet model was superior to Atlas models (P<0.05). Conclusion Compared with Atlas models, the 3D-Unet based auto-segmentation method significantly improves the accuracy of target segmentation in NPC.

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备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2022-12-05 【基金项目】福建省高校产学合作项目（2019Y4005）；福建省自然科学基金青创项目（2021J05146）；福建省卫生健康科技计划中青年骨干项目（2022GGA025） 【作者简介】郭翌，工程师，主要研究方向：医学物理，E-mail: gyi@mail.ustc.edu.cn 【通信作者】郭飞宝，高级工程师，主要研究方向：放射物理，E-mail: 23434552@qq.com
更新日期/Last Update: 2023-03-29