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锥形束CT图像分割方法研究进展
引用本文:王子怡,孙佳伟,张赛,张恒,倪昕晔.锥形束CT图像分割方法研究进展[J].中华放射医学与防护杂志,2023,43(1):73-77.
作者姓名:王子怡  孙佳伟  张赛  张恒  倪昕晔
作者单位:南京医科大学附属常州第二人民医院放疗科 南京医科大学医学物理研究中心 江苏省医学物理工程研究中心, 常州 213003
基金项目:江苏省重点研发计划社会发展项目(BE2022720);江苏省卫健委面上项目(M2020006)
摘    要:图像引导放射治疗(IGRT)是一种可视化的影像引导放疗技术, 具有提高肿瘤靶区剂量, 降低正常器官受照剂量等诸多优点。锥形束CT(CBCT)是IGRT中最常用的医学图像之一, 对CBCT进行快速、准确的靶区及危及器官的分割对放疗具有重大意义。目前的研究方法主要有基于配准的分割方法和基于深度学习的分割方法。本研究针对CBCT图像分割方法、存在问题及发展方向进行综述。

关 键 词:锥形束CT  图像分割  深度学习
收稿时间:2022/9/27 0:00:00

Research on con-beam CT images segmentation method
Wang Ziyi,Sun Jiawei,Zhang Sai,Zhang Heng,Ni Xinye.Research on con-beam CT images segmentation method[J].Chinese Journal of Radiological Medicine and Protection,2023,43(1):73-77.
Authors:Wang Ziyi  Sun Jiawei  Zhang Sai  Zhang Heng  Ni Xinye
Institution:Affiliated Changzhou No.2 People''s Hospital of Nanjing Medical University, Center of Medical Physics, Nanjing Medical University, Jiangsu Province Engineering Research Center of Medical Physics, Changzhou 213003, China
Abstract:Image-guided radiation therapy (IGRT) is a visual image-guided radiotherapy technique that has many advantages such as increasing the dose of tumor target area and reducing the dose of normal organ exposure. Cone beam CT (CBCT) is one of the most commonly used medical images in IGRT, and the rapid and accurate targeting of CBCT and the segmentation of dangerous organs are of great significance for radiotherapy. The current research method mainly includes partitioning method based on registration and segmentation method based on deep learning. This study reviews the CBCT image segmentation method, existing problems and development directions.
Keywords:Cone beam CT  Image segmentation  Deep learning
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