鼻咽癌放射治疗危及器官自动勾画的几何和剂量学分析

目的 探讨分析鼻咽癌容积旋转调强放射治疗(VMAT)中危及器官(OAR)自动勾画(AS)的几何和剂量学准确度,并检验OAR勾画的几何和剂量学之间的相关性,为放射治疗(简称放疗)患者OAR勾画提供参考依据。方法 回顾性选择120例鼻咽癌放疗患者,其中男性84例,女性36例;年龄11～82岁,中位年龄55岁;病灶位于颅底与软腭之间,垂直径和横径各3～4 cm,前后径2～3 cm。其中随机数字法选择85例患者经AccuLearning深度学习训练平台训练形成AS模型,将AS模型导入AccuContour软件。利用AS模型勾画未训练的35例鼻咽癌放疗患者的18个OAR。比较AS与手动勾画(MS)OAR的几何度量有戴斯相似性系数(DSC)、杰卡德系数(JAC)、质心偏差(DC)、豪斯多夫距离(HD95)、对称位置平均表面距离(ASSD)、相对绝对体积差异(RAVD)。在同一个VMAT计划下,通过剂量体积直方图(DVH),比较AS与MS勾画的OAR剂量学参数。采用双尾Spearman来分析几何指标和剂量学绝对差异值之间的相关性。结果AS勾画的OAR轮廓与MS勾画的OAR轮廓具有差异性。几何指标DS...     

金属伪影对鼻咽癌放疗危及器官自动勾画的影响

目的:评估CT金属伪影对鼻咽癌放疗危及器官（OAR）自动勾画的影响。方法:选取有无牙齿修复物的鼻咽癌患者各16例,由放疗医师和深度学习自动勾画平台AccuContour分别勾画26种OAR轮廓。比较有无金属伪影患者不同OAR轮廓三维相似性系数（DSC）和Hausdorff距离（HD）以及有无金属伪影横断面内口腔和下颌骨的二维DSC和HD。同时记录人工勾画和自动勾画全部OAR的时间。结果:所有OAR的三维DSC和HD在有无金属伪影患者组间均无显著差异（P>0.05）。无金属伪影横断面内口腔的二维DSC和HD优于有伪影横断面（P<0.01）,且伪影越严重,自动勾画的口腔轮廓局部偏离基准值越明显。自动勾画效率（<2 min）显著优于人工勾画效率（>70 min）。结论:牙齿修复物伪影对基于深度学习的鼻咽癌放疗OAR自动勾画的准确性和工作效率影响有限,较人工勾画方法仍然具备明显优势。     

两种自动勾画方法对T3分期鼻咽癌靶区勾画结果对比分析

目的：比较和分析基于常规图谱集(Atlas)自动勾画方法和深度学习自动勾画方法对T₃分期鼻咽癌靶区的勾画结果。方法：回顾性选取本院T₃分期鼻咽癌患者138例,由一名高年资医生在CT上勾画GTV和CTV,勾画结果经另外两名高年资医生审核。建立3D-Unet模型,随机选取110例病例作为训练集,28例病例作为测试集。比较3D-Unet模型与Atlas模型的优劣性。结果：与医生勾画结果相比,3D-Unet模型的GTV和CTV平均勾画结果如下所示,平均表面距离：3.01和1.84 mm,95%豪斯多夫距离：16.05和7.70 mm,Dice相似性系数：0.71和0.83,Jaccard相似性系数：0.56和0.71,精确率：0.70和0.85,召回率：0.76和0.81,各项参数均显著优于Atlas模型(P<0.05)。结论：与Atlas自动勾画技术相比,基于3D-Unet模型的自动勾画方法对鼻咽癌靶区的勾画准确率明显提升。     

宫颈癌术后调强放疗靶区剂量学研究及危及器官毒性观察

目的:比较调强适形放疗(IMRT)、三维适形放疗(3DCRT)和常规放疗(CRT)在宫颈癌术后放疗中靶区和危及器官(OAR)剂量学差异,观察危及器官毒性。方法:94例宫颈癌术后患者分为3组,调强组31例制定IMRT计划并进行相应放疗、适形组35例制定3DCRT计划并进行相应放疗,常规组28例制定CRT计划并进行相应放疗。结果:3组放疗计划的适形指数间差异有显著性(P<0.001),其中以调强组计划适形度最佳,适形组次之,而常规组最差;在相同的处方剂量(46 Gy),3组计划的PTV最大受照剂量、平均受照剂量及最小受照剂量间比较无统计学差异(P>0.05)。在45Gy和40 Gy水平,调强组计划中直肠及膀胱的照射体积显著低于适形组和常规组计划(P<0.01)。调强组与适形组、常规组比较,急性和毒副反应明显较少,差异有显著性(P<0.01)。结论:宫颈癌术后调强放疗可以使各个靶区得到足够、均匀的剂量分布,周围危及器官得到较好的保护。     

Jaw tracking技术对鼻咽癌调强放疗靶区和危及器官受照剂量影响的研究

目的 研究Smart LMC算法的铅门跟随(Jaw tracking)技术对鼻咽癌(NPC)动态调强放疗(IMRT)靶区和危及器官(OAR)受照剂量的影响.方法 在Eclipse TPS(11.0)上采用DVO算法优化10例NPC患者的各射野通量图,根据同一射野通量图分别计算生成Jaw tracking技术和铅门固定(Jaw fixed)技术的MLC运行文件,以AAA算法计算剂量,生成计划文件.观察计划执行时铅门的位置,比较计划总跳数、靶区剂量、OAR剂量和射野验证通过率.结果 JT-IMRT计划与JF-IMRT计划相比,射野的X和Y方向准直器铅门在166个控制点上打开间隔距离变小;计划总跳数增加了3.59％～ 11.63％;靶区剂量差异无统计学意义(P＞0.05);脑干、脊髓、两侧晶体、两侧视神经的Dmax和两侧腮腺剂量的Dmean,D50％相应值均降低,其差异具有统计学意义(t=5.70～8.66,P＜0.05);射野验证通过率提高,其差异具有统计学意义(t=5.18,P＜0.05).结论 Smart LMC算法的JT-IMRT执行方式,受叶片间和闭合断面的漏射线影响较小,其计划OAR的受量更低,剂量计算精度及验证通过率更高,实际投照剂量更为真实可靠,更适于临床应用.     

直肠癌术前放疗危及器官与临床靶区自动勾画的可行性研究

目的:探讨AccuContour软件及定制化自动勾画模型在直肠癌术前容积旋转调强放疗中临床靶区（CTV）和危及器官（OAR）自动勾画几何轮廓及剂量学各项参数精度,为临床应用提供依据。方法:回顾性选取133例已接受直肠癌术前容积旋转调强放疗的患者,随机分组,65例作为训练集,16例作为验证集,52例作为测试集,构建并训练自动勾画模型,将其导入AccuContour软件并自动勾画CTV和4个OAR,对比自动勾画与手动勾画在CTV和OAR几何轮廓的体积差异（[ΔV]）、Dice相似性系数（DSC）、Jaccard系数（JAC）、敏感性指数（SI）、包容性系数（lncl）、质心偏差（DC）、Hausdorff距离（HD）等,以及自动勾画与手动勾画CTV和OAR在同一容积旋转调强计划中所受照射剂量学参数差异,从而评估自动勾画效果。结果:CTV的DSC值、JAC值、SI值、lncl值为:0.84±0.06、0.72±0.08、0.81±0.07、0.87±0.08,[ΔV]值、DC值、HD值为:10.93%（4.56%, 15.37%）、5.03（3.27, 8.77） mm、15.03（15.00, 24.70） mm;OAR的DSC值、SI值、lncl值、JAC值、[ΔV]值、DC值、HD值比较优劣顺序依次为:右股骨头、左股骨头、膀胱、小肠;自动勾画与手工勾画剂量学参数对比中,除膀胱V30、小肠Dmean、CTV D95的差异有统计学意义外（P<0.05）,其余均无统计学意义（P>0.05）。结论:在直肠癌术前容积旋转调强放疗中,本研究所采用的自动勾画系统,对于CTV和OAR的自动勾画有一定准确性,为临床医生节省大量时间,提高工作效率。     

算法和匹配数目对宫颈癌危及器官自动勾画的影响

目的:探讨基于Atlas实施宫颈癌危及器官自动勾画时勾画算法及匹配数目对自动勾画结果的影响。方法:基于MIM-Maestro软件建立宫颈癌Atlas模板库,入库病例数目为60例。随机选择Atlas库外10例宫颈癌患者,由临床医生手动勾画危及器官（膀胱、直肠和双侧股骨头）,并定义为参考勾画（Vref）。应用多数投票算法和STAPLE算法,匹配数分别选择1、3、5、7、9进行自动勾画。采用勾画时间（T）、相似性系数（DSC）、敏感性指数（SI）、质心偏差（DC）、Jaccard系数（JAC）、Hausdorff距离（HD）评价勾画结果,并进行单因素方差分析和配对样本t检验。结果:勾画时间随匹配数目增大呈线性增加,与勾画算法无关。多数投票算法和STAPLE算法勾画结果均显示,匹配数为1时膀胱的SI和左股骨头的DSC、HD、JAC与匹配数为3、5、7、9时有统计学差异。STAPLE算法中,直肠和双侧股骨头的SI均显示匹配数目为1、3与5、7、9有统计学差异。两种勾画算法的比较结果显示,仅双侧股骨头的SI有统计学差异。结论:基于Atlas实施危及器官自动勾画时,勾画算法对结果基本无影响,所需时间与匹配数呈正比,综合勾画结果建议匹配数目选择3。     

鼻咽癌的调强治疗剂量学比较研究

目的:应用三维治疗计划系统评价GTV大小不同的鼻咽癌调强治疗计划的剂量分布,以探讨GTV变化对调强治疗剂量分布的影响.材料和方法:38例鼻咽癌患者,按GTV/CTV比值分为3组,GTV/CTV＜10%为1组11例,10%＜GTV/CTV＜20%为2组15例,GTV/CTV＞20%为3组12例,应用三维治疗计划系统设计调强放射治疗计划,根据剂量体积直方图(DVH)计算各组鼻咽癌靶区和正常组织剂量均数,对组间均数行T检验.结果:各组鼻咽癌靶区剂量分布均能满足靶区剂量要求,随着GTV/CTV比值增大,CTV最高剂量逐渐增高,3组与1组经检验有显著差异;GTV最高剂量变化趋势与CTV最高剂量变化相似,3组与1组、2组比较均有显著差异;GTV最低剂量随着GTV/CTV的增大,剂量逐渐降低;95%的GTV体积剂量1组高于2组;各组鼻咽癌的50%腮腺、1%脑干和1%脊髓的受照剂量经检验无显著差异,50%患侧晶体、1%视神经、50%垂体受照剂量3组显著高于1组.结论:(1)GTV/CTV比值可以更好的反应GTV分布,其值可初步预测靶区IMRT剂量分布情况,当GTV/CTV＜10%时的剂量分布最均匀;(2)调强放射治疗适用于不同GTV的鼻咽癌患者,在满足靶区剂量要求的同时,减少了危及器官的受照剂量,使进一步提高靶区剂量成为可能;(3)当GTV/CTV＞20%时,对危及器官的保护优势减小.     

鼻咽癌调强放疗Ib区剂量分析

目的：通过分析50例鼻咽癌调强放疗的TPS资料中Ib区、颌下腺的剂量分布特点,为个体化制定鼻咽癌调强放疗计划提供依据。方法：50例于2011年1月至2011年6月接受调强放射治疗（IMRT）的初治鼻咽癌患者被纳入研究。收集所有患者IMRT计划的TPS数据,分析其Ib区、颌下腺计划外受照射体积剂量特点。结果：50例TPS数据中双侧Ib区平均体积为9.03 mm^3±2.22 mm^3,平均剂量达52.42 Gy±4.30 Gy,V30、V35、V40、V45、V50、V55、V60的百分比分别为99.4%、83.1%,94%、83.1%、64.3%、58.1%、35.5%、21.6%。双侧颌下腺平均体积为7.03 mm^3±1.05 mm^3,平均剂量为58.51 Gy±5.35 Gy,接受30 Gy、40 Gy、50 Gy、60 Gy的体积分别为100%、99.1%、89.7%、71.2%。结论：在鼻咽癌调强放射治疗中,即使Ib区不予预防照射,Ib区和颌下腺均已接受较高的计划外照射。颌下腺的计划外剂量已经超出其功能保全剂量。     

宫颈癌调强放射治疗中膀胱体积变化对靶区和危及器官的影响及干预措施

宫颈癌患者调强放射治疗（IMRT）时,疗程中膀胱体积不一致会造成靶区和危及器官实际剂量分布与计划设计预期结果的误差。为减小膀胱体积变化对放射治疗的影响,需采取干预措施。文章就宫颈癌患者IMRT中膀胱体积变化对靶区和危及器官的影响进行综述,并对目前采用口头协议、锥形束CT、超声膀胱测容仪和自适应放射治疗等干预措施进行分析。宫颈癌患者IMRT疗程中膀胱的体积变化会造成计划预期的靶区及危及器官剂量学参数与实际治疗获得的结果存在差异,临床放射治疗实践中应密切关注并根据放射治疗单位自身条件采取合适的干预措施以降低影响。     

体积对自动勾画软件勾画危及器官准确性的影响

【摘要】目的:评价基于人工智能的自动勾画系统（AccuContour自动勾画软件）对危及器官（OAR）勾画的几何准确性,探讨OAR自动勾画的几何准确性是否受OAR体积的影响。方法:选取161例患者,其中头颈部、胸部、盆腔肿瘤患者各40例,腹部肿瘤患者41例。分别采用AccuContour自动勾画软件和手动勾画的方式对晶体、视神经、眼球、垂体、脑干、腮腺、下颌骨、双肺、心脏、双肾、肝脏、直肠、膀胱、股骨头等部位进行勾画。统计各个勾画部位的戴斯相似系数（DSC）、豪斯多夫距离（HD）、Jaccard系数以及体积这4项参数,并使用DSC、Jaccard系数和HD评价自动勾画的几何准确性。对DSC、HD、Jaccard系数与体积进行Spearman相关性分析,并对晶体、视神经、眼球、腮腺、颞颌关节、双肺、双肾、股骨头等成对部位的DSC、HD、Jaccard系数之间进行Wilcoxon配对秩和检验。结果:各个部位的DSC均数均大于0.7;头颈部的Jaccard系数均数为0.557~0.880,其中最低的为右视神经,最高的为下颌骨。头颈部、胸部、盆腔的HD均数分别小于8、22、16 mm;除肝脏（HD=34.563 mm）外,腹部其他部位的HD均数均小于19 mm。DSCall、Jaccardall系数及HDall的大小与体积具有相关性（rDSC=0.757, PDSC=0.000;rJaccard=0.775, PJaccard=0.000;rHD=0.761, PHD=0.000）。晶体、视神经、眼球、垂体、脑干、腮腺、下颌骨、双肺、膀胱、股骨头等部位的DSC和Jaccard系数与OAR体积具有相关性（P<0.05）,HD与体积不具有相关性（P>0.05）。双肺之间的DSC和Jaccard系数差异具有统计学意义（PDSC＝0.000, PJaccard＝0.000）。结论:AccuContour自动勾画软件对于OAR的勾画具有较高的准确性,自动勾画的几何准确性受OAR体积大小的影响。     

基于深度学习和图谱库方法自动勾画肿瘤放疗中危及器官的比较

【摘要】目的:评估比较基于深度学习（DL）和图谱库（Atlas）方法自动勾画不同部位肿瘤放疗中危及器官（OARs）轮廓的几何学精度,为临床应用提供依据。方法:选择40例肿瘤患者的CT图像（头颈部、胸部、腹部和盆腔肿瘤患者各10例）,由资深放射治疗医师手动勾画OARs,然后再分别使用基于DL和Atlas方法的自动勾画软件勾画OARs。采用形状相似性指数（DC）、Jaccard系数（JC）、Hausdorff距离（HD）、体积差异（VD）等多个指标评价基于DL和Atlas自动勾画与手动勾画OARs的几何学一致性。结果:除直肠外,采用DL方法勾画的多数OARs的DC指标高于0.7,优于Atlas方法,差异有统计学意义（P<0.05）。此外,DL方法的JC值除晶体、直肠、脊髓外也都大于0.7。HD中最大的是脊髓,两种方法均超过20 mm。DL方法中VD绝对值较大的是直肠。结论:基于DL方法自动勾画的OARs几何精确度总体上高于Atlas方法。下一步,通过继续增大训练集的数据量可进一步提高基于DL方法模型的鲁棒性,从而更好地辅助放射肿瘤医师,使肿瘤患者获益。     

利用深度反卷积神经网络自动勾画放疗危及器官

目的:勾画危及器官是放射治疗中非常重要的常规工作。然而,目前的人工勾画非常耗时,而且依赖于医生的知识和经验。为此,本研究提出一种深度反卷积神经网络,用于自动和精确地勾画危及器官。 方法:深度反卷积神经网络是一个用于自动分割的端到端框架。实验使用了230例头颈部患者的数据,在其中随机选择了184例作为训练集,用于调制自动分割模型的参数,其余46例用作测试集评估方法的性能。用于分割的危及器官包括脑干、脊髓、左腮腺、右腮腺、左颞叶、右颞叶、甲状腺、喉、气管9个危及器官。自动分割精度的量化指标使用戴斯相似性系数和豪斯多夫距离。 结果:所有危及器官自动分割的戴斯相似性系数值均在0.70以上（平均值为0.81）,豪斯多夫距离值在5.0 mm内（平均值为4.3 mm）,表明本研究提出的自动分割方法能准确地分割危及器官。 结论:利用深度反卷积神经网络建立了一种自动分割危及器官的方法,可以得到较准确的结果,为放射治疗流程自动化提供了技术支持。     

基于深度学习的危及器官自动勾画软件系统DeepViewer在放疗中的应用及评估

目的:将一款基于深度学习的危及器官自动勾画软件系统DeepViewer应用于临床,实现自动勾画肿瘤患者治疗计划中危及器官的功能。方法:DeepViewer使用改进后的全卷积神经网络U-Net来实现自动勾画患者CT扫描部位所包含的危及器官,并使用Dice相似性系数（DSC）对比分析这22种危及器官自动勾画与手动勾画的差异。结果:11种危及器官DSC平均值在0.9以上,5种危及器官DSC平均值为0.8~0.9,5种器官DSC平均值为0.7~0.8,视交叉DSC平均值最低,为0.676。总体结果表明DeepViewer系统能够较准确地自动勾画出危及器官,特别是左、右肺、膀胱、脑干等器官,已基本满足临床需求。结论:DeepViewer软件系统可以实现放疗肿瘤患者危及器官的自动勾画,准确性较高。同时,DeepViewer系统勾画完毕后,可以通过网络系统自动传输RTStructure DICOM3.0文件,无需其他操作,能极大地提高临床医生工作效率,降低治疗计划流程中的勾画总时间。     

保护颈动脉鞘的局部晚期鼻咽癌IMRT计划对靶区及危及器官剂量的影响

【摘 要】 目的:探讨保护颈动脉鞘的局部晚期鼻咽癌调强放疗（IMRT）计划对靶区及危及器官剂量的影响。 方法:对10例局部晚期鼻咽癌患者行回顾性分析,分别设计常规IMRT计划及保护颈动脉鞘的IMRT计划。对PGTVnx和PCTV1的平均剂量（Dmean）、D98%、D50%、D5%、D2%、适形度指数、均匀性指数,颈动脉鞘和危及器官剂量进行评价。 结果:与常规IMRT计划相比,保护颈动脉鞘的IMRT计划中PGTVnx的适形度指数、均匀性指数,PCTV1的D50%、Dmean,颈动脉鞘的Dmax、Dmean,脊髓的Dmean,以及脑干的V40、Dmean均有所降低,有统计学差异（P<0.05）;其它指标比较无统计学差异。 结论:保护颈动脉鞘的局部晚期鼻咽癌IMRT计划能保证靶区剂量覆盖,降低颈动脉鞘和脑干的剂量,同时,计划的剂量分布也更为合理     

鼻咽癌调强放疗和常规放疗的颞叶剂量学比较

目的：利用三维治疗系统分析鼻咽癌调强放疗计划和常规放疗计划中颞叶和肿瘤靶区的剂量分布,比较调强放疗和常规放疗计划中颞叶剂量的差别。方法：选择20例鼻咽癌（T1～2期）患者,采用三维治疗计划系统对每例患者制定调强放疗和常规放疗计划。分别计算颞叶平均剂量、D1%V60和靶区的平均剂量、靶区覆盖率V95%、不均匀指数,比较调强放疗计划和常规放疗计划中的颞叶剂量的差别。结果：1．调强放疗计划和常规放疗计划中颞叶的平均剂量分别是：21．33±1．63和36．79±1．79（P=0．000）;D1％：56．95±1．55和67．65±1．15（P=0．000）;V60：0．20±0．22和8．33±0．59（P=0．000）。2．PTVlnx,PTVlnd,PTV2和PTV3的平均剂量分别是：66．23±0．87,66．29±1．56,59．42±2．54,54．04±3．81。3．PTVlnx,PTVlnd,PTV2和PTV3的剂量不均匀指数分别是：1．04±0．03,1．08±0．05、1．18±0．06和1．28±0．09。4．PTVlnx,PTVlnd,PTV2和PTV3的靶区覆盖率V95%均大于99％。结论：调强放疗能够在颞叶和靶区形成比较理想的剂量分布。调强放疗显著降低了颞叶受量,并能提高靶区的剂量。     

基于U-Net结合改进算法对放疗危及器官自动勾画研究

目的：面向放疗危及器官自动勾画构建基于U-Net的模型并针对肝脏分割构建3种改进模型。方法：采集共计184例肝癌患者和183例头部放疗患者的计算机断层扫描（CT）图像及组织结构信息,并结合公开数据集Sliver07用于模型的训练与评估。通过搭建U-Net模型并针对肝脏分割分别结合空洞卷积、SLIC超像素算法、区域生长算法进行训练并得到预测模型,利用预测模型对自动勾画结果进行预测。采用交并比（Io U）和平均交并比（MIo U）评价预测结果的精确性。结果：测试集头部放疗危及器官自动勾画预测结果MIo U为0.795～0.970,肝脏分割使用U-Net预测结果MIo U约为0.876,使用改进后模型预测结果MIo U约为0.888,并很好地约束了预测偏差较大结果的出现,使得测试样本中Io U结果小于0.8的数量占比从16.67%降至7.5%。直观勾画方面结合改进算法的模型比U-Net更能捕捉到复杂、混淆性的边界区域。结论：构建U-Net模型能够在头部放疗危及器官和肝脏自动勾画上表现良好,3种改进的模型能够在肝脏分割上具有更优的表现。     

鼻咽癌调强放疗靶区剂量学研究及近期疗效观察

目的:分析鼻咽癌调强放疗和常规放疗中靶区和周围组织器官的剂量分布,观察鼻咽癌调强放疗的效果和副作用.方法:对63例初治鼻咽癌采用CT模拟定位,为每例患者制定2套放疗计划,即调强放疗计划和半开准直器常规放疗计划.63例患者非随机分为2组,调强组28例进行调强放射治疗,常规组35例进行常规放射治疗.结果:在IMRT和常规计划中,对肿瘤区(GTV)的靶区覆盖率(V95)分别为99.55%和98.41%,差异无显著性(P>0.05);对于临床靶区(CTV1)的靶区覆盖率(V95)分别为98.51%和87.26%,差异有显著性(P<0.05);颈淋巴结靶区的靶区(CTV2)覆盖率(V95)分别为98.71%和77.63%,差异有显著性(P<0.05),临床靶区(CTV1)和颈淋巴结靶区(CTV2)IMRT的V95优于常规放疗.对串联器官IMRT计划和常规计划均能比较好的保护脊髓、脑干和视交叉,对并联器官IMRT计划中腮腺和下颌骨受照剂量显著低于常规计划.调强组与常规组近期有效率分别为96.4%和97.1%,差异无显著性(P>0.05),放疗6个月后调强组口干症状明显轻于常规组.结论:调强放疗可以使各个靶区得到足够、均匀的剂量分布,周围正常组织得到较好的保护.     

基于3D深度残差全卷积网络的头颈CT放疗危及器官自动勾画

头颈部肿瘤放射治疗危及器官的准确勾画是放疗计划的关键步骤,然而头颈部放疗危及器官的精确分割挑战性很大,目前临床医生手动勾画危及器官非常繁琐、耗时且缺乏一致性。提出基于3D深度残差全卷积网络的头颈部肿瘤放疗危及器官自动分割方法,通过改进的V-Net网络分割模型,有效地结合危及器官CT影像的深层特征和浅层特征,同时根据特别设计的端到端监督学习确定危及器官分割模型参数。为了解决小器官类分布极不平衡问题,提出利用器官位置先验约束采样区域与随机采样相结合的训练样本选择策略,同时采用Dice损失函数对网络进行训练。该策略不仅可加速训练过程,提升分割性能,而且可保证小器官的分割准确率。该方法在2015年MICCAI头颈自动分割挑战赛数据集PDDCA上验证,各器官分割的Dice系数平均值分别为:颌下骨0.945、左腮腺0.884、右腮腺0.882、脑干0.863、左颌下腺0.825、右颌下腺0.842、左视神经0.807、右视神经0.847、视交叉0.583。大多数器官的95% Hausdorff距离小于3 mm,所有器官的勾画平均距离均小于1.2 mm。实验结果表明,该方法在除脑干以外的危及器官分割中性能比其他对比方法更优。