[PDF][PDF] 基于多模态图像深度学习局部晚期鼻咽肿瘤靶体积自动勾画的研究

吴伯恒, 曹鸿斌, 马永康, 张炜, 唐剑敏, 许磊, 孙岚… - 肿瘤, 2023 - tumorsci.org
目的: 随着人工智能的发展, 深度学习在放疗肿瘤靶体积自动勾画中的应用日益受到关注.
由于T3~ 4 期鼻咽癌的肿瘤表型变异性较大, 并且在CT 图像上表现为较低的软组织对比度 …

[HTML][HTML] 基于三维U-NET 深度卷积神经网络的头颈部危及器官的自动勾画

相昆戴, 小深王, 乐辉杜, 娜马, 寿平徐… - Sheng Wu Yi Xue …, 2020 - ncbi.nlm.nih.gov
勾画危及器官是放射治疗中的重要环节。 目前人工勾画的方式依赖于医生的知识和经验,
非常耗时且难以保证勾画准确性、 一致性和重复性。 为此, 本研究提出一种深度卷积神经网络 …

Automatic segmentation of head and neck organs at risk based on three-dimensional U-NET deep convolutional neural network

X Dai, X Wang, L Du, N Ma, S Xu, B Cai… - Sheng wu yi xue …, 2020 - europepmc.org
勾画危及器官是放射治疗中的重要环节. 目前人工勾画的方式依赖于医生的知识和经验,
非常耗时且难以保证勾画准确性, 一致性和重复性. 为此, 本研究提出一种深度卷积神经网络 …

利用深度反卷积神经网络自动勾画放疗危及器官

门阔, 戴建荣 - 中国医学物理学杂志, 2018 - cqvip.com
目的: 勾画危及器官是放射治疗中非常重要的常规工作. 然而, 目前的人工勾画非常耗时,
而且依赖于医生的知识和经验. 为此, 本研究提出一种深度反卷积神经网络 …

[PDF][PDF] 基于深度学习的正常组织自动勾画在计划设计中的剂量准确度评估

陈旭明, 刘勇 - 中国医疗设备, 2021 - cs.china-cmd.org
目的评估头颈部正常组织自动勾画框架Ua-Net 直接应用于放疗计划设计中的剂量准确度,
测试其直接应用于临床工作的可行性和安全性. 方法回顾性选取30 例鼻咽癌患者 …

[HTML][HTML] 2D 级联CNN 模型的放疗危及器官自动分割

石军, 赵敏帆, 薛旭东, 郝晓宇, 金旭, 安虹, 张红雁 - 2020 - cjig.cn
目的精准的危及器官(organs at risk, OARs) 勾画是肿瘤放射治疗过程中的关键步骤.
依赖人工的勾画方式不仅耗费时力, 且勾画精度容易受图像质量及医生主观经验等因素的影响 …

[HTML][HTML] 鼻咽癌放疗临床靶区人工智能勾画模型的训练及验证研究

何容, 陈川, 李梦侠, 肖何, 钟良志, 张岸梅, 谭本旭… - 2022 - aammt.tmmu.edu.cn
目的利用人工智能(artificial intelligence, AI) 技术创建一套鼻咽癌临床靶区(clinical target
volume, CTV) 勾画模型, 即AI+ CTV 模型, 以提高鼻咽癌勾画效率和不同层级放疗单位 …

[引用][C] 特征区域再聚焦提升全卷积神经网络勾画较小靶区准确度

蒋家良, 罗勇, 何奕松, 余行, 傅玉川 - 中国医学物理学杂志, 2020

[引用][C] 危及器官自动勾画在鼻咽癌, 乳腺癌与直肠癌中应用研究

周含, 赵本新, 朱锡旭, 陈颖, 沈泽天 - 生物医学工程与临床, 2022

[引用][C] 基于深度学习的食管癌肿瘤靶区自动勾画临床价值研究

张军, 黄勇, 黄晓雨, 汪琦, 吴齐兵, 徐凯, 梁栋 - 肿瘤预防与治疗, 2022