| 基于3D U-net的宫颈癌近距离治疗剂量分布预测 |
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| 引用本文： | 罗锐,刘明哲,温爱萍,晏川钧,罗静月,王培,黎杰,王先良.基于3D U-net的宫颈癌近距离治疗剂量分布预测[J].中华放射医学与防护杂志,2022,42(8):611-617. |
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| 作者姓名： | 罗锐 刘明哲 温爱萍 晏川钧 罗静月 王培 黎杰 王先良 |
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| 作者单位： | 成都理工大学核技术与自动化控制学院, 成都 614000;四川省肿瘤医院·研究所放疗科 放射肿瘤学四川省重点实验室, 成都 610041 |
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| 基金项目： | 四川省重点研发项目（2022YFG0194）；成都市科技局技术创新研发项目（2021-YF05-02107-SN）；四川省科技计划资助项目（2021YFG0320）；成都市科技局重点研发支撑计划（2019-YF09-00095-SN） |
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| 摘 要： | 目的 基于三维（3D） U-net深度学习模型，建立预测CT引导下宫颈癌近距离治疗计划的3D空间剂量分布。方法 2021年4-9月收集114例宫颈癌患者三维近距离放疗计划（处方剂量6 Gy）组成数据集，按84 ∶11 ∶19划分为训练集、验证集、测试集。利用3D U-net模型进行500次（epoch）训练，分别评估测试集病例体素级的平均剂量偏差（MDD）与绝对剂量偏差（MADD）、等剂量面包围体积的戴斯系数（DSC）、处方剂量适形度指数（CI）、高危临床靶区（HRCTV）的D90和平均剂量Dmean、膀胱、直肠、小肠、结肠的D1 cm3与D2 cm3剂量学参数。结果 测试集中19例患者的3D剂量矩阵MDD与MADD分别为-0.01±0.03和（0.04±0.01） Gy。50%到150%处方剂量的DSC在0.89到0.94之间，处方剂量CI为0.70±0.04。HRCTV的D90的平均偏差为2.22%，Dmean的偏差为-4.30%。膀胱、直肠、小肠、结肠的D1 cm3与D2 cm3最大偏差分别为2.46%和2.58%。模型预测平均耗时2.5 s。结论 本研究实现了一种基于3D U-net的预测宫颈癌3D剂量分布的深度学习模型，为宫颈癌近距离治疗自动化设计奠定基础。
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| 关 键 词： | 宫颈癌 近距离放疗 剂量预测 剂量分布 3D U-net |
| 收稿时间： | 2022/3/5 0:00:00 |
Dose distribution prediction in cervical cancer brachytherapy based on 3D U-net |
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| Luo Rui,Liu Mingzhe,Wen Aiping,Yan Chuanjun,Luo Jingyue,Wang Pei,Li Jie,Wang Xianliang.Dose distribution prediction in cervical cancer brachytherapy based on 3D U-net[J].Chinese Journal of Radiological Medicine and Protection,2022,42(8):611-617. |
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| Authors: | Luo Rui Liu Mingzhe Wen Aiping Yan Chuanjun Luo Jingyue Wang Pei Li Jie Wang Xianliang |
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| Institution: | The College of Nuclear Technology and Automation Engineering, Chengdu University of Technology, Chengdu 614000, China;Department of Radiation Oncology, Sichuan Cancer Hospital & Institute, Radiation Oncology Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu 610041, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Cervical cancer Brachytherapy Dose prediction Dose distribution 3D U-net |
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