【摘 要】
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目的:探究深度学习在骨盆肿瘤图像全自动识别价值,应用术前术后模型图像配准方法评价截骨导板影像学手术规划的准确性。方法:回顾性分析2012年3月至2018年6月以骨盆肿瘤收治我院的患者术前影像学表现;对比医师手工勾画骨盆肿瘤影像学边界的金标准,研究全卷积神经网络模型和迁移学习的深度学习方法识别肿瘤边界,评价其Dice系数和Hausdorff距离;采用术前术后骨盆和假体模型配准方法,对比规划截骨面与手
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目的:探究深度学习在骨盆肿瘤图像全自动识别价值,应用术前术后模型图像配准方法评价截骨导板影像学手术规划的准确性。方法:回顾性分析2012年3月至2018年6月以骨盆肿瘤收治我院的患者术前影像学表现;对比医师手工勾画骨盆肿瘤影像学边界的金标准,研究全卷积神经网络模型和迁移学习的深度学习方法识别肿瘤边界,评价其Dice系数和Hausdorff距离;采用术前术后骨盆和假体模型配准方法,对比规划截骨面与手术截骨面的角度和距离,评估手术执行准确性。结果:90例骨盆肿瘤MRI髋关节滑膜强化39例（43.3%）,其中恶性34例;软组织肿块患者58例（64.4%）,其中恶性49例;髂骨周围肌间隙水肿患者31例（34.4%）,均为恶性。77例骨盆肿瘤深度学习的Dice系数为0.85±0.08（0.621～0.963）,Hausdorff距离5.34±1.71（2.189～8.762）mm,略低于手动分割的Dice系数0.92±0.03（0.843～0.964）,Hausdorff距离5.80±3.07mm（2.065～14.645）。8例骨盆肿瘤术中实际截骨面与规划截骨面的平均角度为6度,平均距离为5mm。结论:骨盆骨肿瘤术前MRI影像学评估价值大,应用全卷积神经网络和迁移学习模型的深度学习方法可以准确快速识别骨盆肿瘤边界。应用图像配准影像学方法,可以克服术后金属伪影影响,实现骨盆肿瘤术中截骨准确性评估。
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