【摘 要】
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目的针对CBCT图像中肿瘤与周围组织对比度低的缺点，研究一种适合于CBCT图像中中心型肺癌的自动分割方法。方法收集221例中心型肺癌患者，其中176例行CT定位，45例行强化CT定位。将强化CT图像分别设置为肺窗和纵隔窗，并与首次CBCT验证图像进行弹性配准获得配对数据集；然后将配对数据集传入cycleGAN网络进行风格迁移，使得CBCT图像可分别转化为肺窗和纵隔窗下的"强化CT"；最后经风格迁移后的图像被载入UNET-attention网络对大体肿瘤体积进行深度学习。通过戴斯相似性系数(DSC)、豪
【机 构】
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目的针对CBCT图像中肿瘤与周围组织对比度低的缺点，研究一种适合于CBCT图像中中心型肺癌的自动分割方法。
方法收集221例中心型肺癌患者，其中176例行CT定位，45例行强化CT定位。将强化CT图像分别设置为肺窗和纵隔窗，并与首次CBCT验证图像进行弹性配准获得配对数据集；然后将配对数据集传入cycleGAN网络进行风格迁移，使得CBCT图像可分别转化为肺窗和纵隔窗下的"强化CT"；最后经风格迁移后的图像被载入UNET-attention网络对大体肿瘤体积进行深度学习。通过戴斯相似性系数(DSC)、豪斯多夫距离(HD)和受试者工作特征曲线下面积(AUC)对分割结果进行评价。
结果经风格迁移后肿瘤与周围组织对比度明显增强，采用cycleGAN UNET-attention网络的DSC值为0.78±0.05，HD值为9.22±3.42，AUC值为0.864。
结论采用cycleGAN UNET-attention网络可有效对CBCT图像中中心型肺癌进行自动分割。
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