【摘 要】
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医师根据患者的CT影像绘制的器官轮廓决定了放射治疗的部位和剂量,在放射治疗计划中起着重要的作用。然而绘制水平的差异是放射治疗不确定性的主要原因之一,轮廓绘制过多会伤害其他正常器官,而绘制过少则疗效不好,绘制不良的器官轮廓可能会引发医疗事故。因此器官轮廓异常检测对于保障疗效是很有必要的,目前这部分工作主要是通过同行评审来完成,虽然能够有效降低发生医疗事故的风险,但是增加了医疗系统的负担,而且在某些医
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医师根据患者的CT影像绘制的器官轮廓决定了放射治疗的部位和剂量,在放射治疗计划中起着重要的作用。然而绘制水平的差异是放射治疗不确定性的主要原因之一,轮廓绘制过多会伤害其他正常器官,而绘制过少则疗效不好,绘制不良的器官轮廓可能会引发医疗事故。因此器官轮廓异常检测对于保障疗效是很有必要的,目前这部分工作主要是通过同行评审来完成,虽然能够有效降低发生医疗事故的风险,但是增加了医疗系统的负担,而且在某些医疗资源匮乏的地方,不具备可行性,所以为了给医疗系统减压,降低医生的工作量,本文以膀胱轮廓为研究对象,对异常轮廓的自动检测方法展开了研究,取得的工作成果如下:（1）针对数据集数量不均衡的问题,提出一种基于几何特征的虚拟样本生成方法,首先对稀少的两类异常轮廓Discontinuities和Surface aberrations的真实样本统计其形状、体积等信息,然后根据提取的规律构建了这两类样本的虚拟样本生成算法,生成足够数量的样本,平衡数据集各类样本的数量。（2）对于膀胱CT轮廓的识别问题,提出一种视图层与模态层双层融合的多视角卷积神经网络（Multi-view convolutional neural networks,MVCNNs）方法,为了给模型训练提供更丰富的信息,使用三种模态的图片（原始图片、LBP图片、Canny算子图片）作为输入,在视图层提出一种权重自适应的联合池化方法充分利用各个视图特征的信息进行融合生成模态特征,在模态层使用Concatenation/Addition方法融合三类模态特征生成形状特征,用于模型识别。实验结果表明,与其他的深度学习方法MV-CNNs、3D-CNN、DGCNN、Rand LA-Net对比,本文所提的视图层与模态层双层融合的MV-CNNs方法测试准确率最高可达93.1%,说明了本文所提方法的有效性。
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