【摘 要】
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放疗图像的靶区及危及器官的勾画是制定放疗计划的关键步骤,目前临床中多由放疗医师手工勾画。图像分割技术可以将图像中具有相似属性的区域进行划分,是肿瘤放射治疗中图像处
【机 构】
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南京医科大学附属南京医院（南京市第一医院）医疗设备处,南京医科大学附属南京医院（南京市第一医院）医学影像科,南京市急救中心
【基金项目】
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南京市医学科技发展资金“青年工程”人才培养专项经费资助项目(QRX11033),南京医科大学科技发展基金(NMUB2019155)
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放疗图像的靶区及危及器官的勾画是制定放疗计划的关键步骤,目前临床中多由放疗医师手工勾画。图像分割技术可以将图像中具有相似属性的区域进行划分,是肿瘤放射治疗中图像处理的重要技术之一,传统的图像分割方法包括基于边缘、基于区域增长、基于能量最小化等,每种方法均有各自的优势所在。随着医疗服务需求及人工智能的应用,基于图谱库和基于深度学习的自动勾画方法相继出现,尤其是各种深度学习模型的应用,不仅提高了治疗效率,同时对推动放疗技术的进步与发展具有重要的意义。
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