【摘 要】
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目的 探究不同多模型迭代重建算法(ASiR-V)与卷积核重建算法参数对基于深度学习的CT自动分割稳定性的影响.方法 选取20例行盆腔放疗的病人,采用不同的重建参数建立CT影像数据集,利用深度学习神经网络对3个软组织器官(膀胱、肠袋、小肠)和5个骨性器官(左、右股骨头,左、右股骨,骨盆)进行自动分割,并以滤波反投影CT的分割结果为参考,比较不同重建CT上自动分割结果的DSC系数和Hausdorff距离.结果 器官的自动分割受ASiR-V参数影响较大,受卷积核参数影响较小,且在软组织中更加明显.结论 基于深度
【机 构】
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四川大学华西医院 放疗科,成都市,610041
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目的 探究不同多模型迭代重建算法(ASiR-V)与卷积核重建算法参数对基于深度学习的CT自动分割稳定性的影响.方法 选取20例行盆腔放疗的病人,采用不同的重建参数建立CT影像数据集,利用深度学习神经网络对3个软组织器官(膀胱、肠袋、小肠)和5个骨性器官(左、右股骨头,左、右股骨,骨盆)进行自动分割,并以滤波反投影CT的分割结果为参考,比较不同重建CT上自动分割结果的DSC系数和Hausdorff距离.结果 器官的自动分割受ASiR-V参数影响较大,受卷积核参数影响较小,且在软组织中更加明显.结论 基于深度学习的自动分割稳定性会受到CT图像重建算法参数选择的影响,在实际应用中需在图像质量与分割质量中寻求平衡,或者改进分割网络来提高自动分割的稳定性.
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