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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。  相似文献   
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