【摘 要】
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目的:准确描绘临床目标体积（Clinical Target Volumes,CTV）对于制定放射治疗计划至关重要。手动描绘CTV是一项非常耗时且主观的工作。近年来,基于深度学习的CTV自动描绘技术取得了很大进展。然而,潜在的肿瘤扩散组织或亚临床疾病组织无法准确分割,同时在描绘CTV切片与普通切片交界处的切片时,模型性能会显著下降。这些缺点限制了其在直肠癌放疗中的应用。在这项研究中,我们提出了一种基
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目的:准确描绘临床目标体积（Clinical Target Volumes,CTV）对于制定放射治疗计划至关重要。手动描绘CTV是一项非常耗时且主观的工作。近年来,基于深度学习的CTV自动描绘技术取得了很大进展。然而,潜在的肿瘤扩散组织或亚临床疾病组织无法准确分割,同时在描绘CTV切片与普通切片交界处的切片时,模型性能会显著下降。这些缺点限制了其在直肠癌放疗中的应用。在这项研究中,我们提出了一种基于深度学习模拟临床描绘流程的直肠癌CTV自动描绘模型。研究方法:我们回顾性收集163例直肠癌患者,收集了他们的计算机断层扫描图像（Computed Tomography,CT）与放疗计划。为了在CT图像中准确描绘CTV,提出了一种由切片检测模块、危及器官（Organs At Risks,OARs）分割模块和CTV描绘模块组成的新型直肠癌CTV自动描绘框架。以骰子相似系数（Dice Similarity Coefficient,DSC）、真阳性体积分数（True Positive Volume Fraction,TPVF）和阳性预测值（Positive Predictive Value,PPV）作为客观评价标准,并且邀请了三位具有10年以上工作经验的放射肿瘤学家来评估我们的方法。结果:使用我们提出的框架得出结果DSC为0.930±0.016,TPVF为0.925±0.031,PPV为0.936±0.032。同时在对CTV描绘交界处的切片评价中,我们的框架得出结果DSC为0.920±0.016,TPVF为0.914±0.038,PPV为0.934±0.037,模型性能与整体性能持平。与已有的直肠癌CTV描绘方法DDCNN和Deeplab v3+相比具有显著优势。在主观评价中,我们的方法在三种方法中获得了最高的151分。结论:我们的方法可以在不漏检的情况下筛选出含有CTV的切片,同时精确地分割出相关危机器官,并以危及器官辅助描绘CTV,多尺度模块将CTV轮廓的准确性最终提高了约3%,描绘结果质量得到提高。
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