【摘 要】
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目前放射治疗方法在头颈部肿瘤的治疗中得到了广泛的应用。放疗医师需要在CT上分割出受保护的危及器官来减少射线对健康组织的损伤。手工分割虽然较为精确,但依赖于经验且低效。目前出现了一些半自动分割和全自动分割的方法,但存在一定局限性。由于深度学习在图像分割领域取得了很大的成功,为头颈部CT中放疗危及器官的自动分割提供了新的解决方案,研究基于深度全卷积神经网络的自动分割方法具有一定的研究价值与实际意义。本
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)
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目前放射治疗方法在头颈部肿瘤的治疗中得到了广泛的应用。放疗医师需要在CT上分割出受保护的危及器官来减少射线对健康组织的损伤。手工分割虽然较为精确,但依赖于经验且低效。目前出现了一些半自动分割和全自动分割的方法,但存在一定局限性。由于深度学习在图像分割领域取得了很大的成功,为头颈部CT中放疗危及器官的自动分割提供了新的解决方案,研究基于深度全卷积神经网络的自动分割方法具有一定的研究价值与实际意义。本文基于深圳医诺智能科技发展有限公司的放疗智能分割系统的建设需求,研究基于深度全卷积神经网络的头颈部CT中放疗危及器官的分割方法,并实现自动分割服务与管理子系统,为放疗医师提供方便和可靠的自动化分割工具。本论文主要内容包括以下几个方面:1.提出基于2D全卷积神经网络头颈器官分割优化方法:引入批量标准化层来解决数据分布不一致的问题;采用通道注意力机制来强化重要的特征;提出新的损失函数来解决类不平衡问题。2.提出基于2D和3D结合的全卷积神经网络头颈器官分割方法:提出一种新的网络结构,结合2D和3D操作来同时学习器官边缘特征和语义特征;提出新的3D高分辨率操作模块来避免多次池化造成小器官特征的丢失。3.研发头颈器官自动分割服务与管理子系统:为放疗医师提供方便快捷的自动分割服务;支持对分割模板的管理和分割任务状态的监控等功能。如何准确高效地自动分割出头颈部CT中放疗危及器官是国内外从事医学图像分割研究的学者的共同目标,本课题针对目前传统自动分割方法的不足,提出新的基于深度全卷积神经网络的分割方法,并实现头颈部放疗危及器官自动分割服务与管理系统,为放疗医师提供可靠而高效的自动分割工具。
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