利用堆叠式神经网络提高格蕾丝眼病放疗靶区的自动勾画精度

相较于以往将靶区作为单独区域进行自动分割的神经网络,本文提出了一种利用靶区周围器官的位置及形状信息来限定靶区形状及位置,并通过多个网络的叠加融合空间位置信息,从而提高医学图像自动分割精度的堆叠式神经网络。本文以格蕾丝眼病为例,基于全卷积神经网络构建了堆叠式神经网络,对其左右两侧放疗靶区分别进行分割。以医生手动勾画结果为标准,计算体积戴斯相似系数(DSC)和双向豪斯多夫距离(HD)。相较于全卷积神经网络,堆叠式神经网络勾画结果可以使左右两侧体积DSC分别提高1.7%和3.4%,同时左右两侧的双向HD距离分别下降0.6。结果表明,堆叠式神经网络在提升自动分割结果与手动勾画靶区重合度的同时,减小了小区域靶区的分割误差,进一步说明堆叠式神经网络能有效地提高格蕾丝眼病放疗靶区的自动勾画精度。