【摘 要】
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目的在CT引导的宫颈癌三维后装治疗计划制定中,应用U-net模型完成施源器的自动分割。方法基于U-net网络创建深度学习模型,将2019年12月—2020年10月的27例宫颈癌患者数据经过预处理后写入数据集,按照15∶2∶10的比例将数据集划分为训练集、验证集和测试集。将训练集和验证集数据放入模型中训练并验证,并将测试集数据应用到训练好的神经网络中分割出施源器,采用戴斯相似性系数(DSC)、95百分位豪斯多夫距离(HD95)、相关体积差异(RVD)、精确率和召回率对模型进行评价。结果10例测试集患者平均的
【机 构】
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成都理工大学地学核技术四川省重点实验室,四川省肿瘤医院·研究所
【基金项目】
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四川省重点研发计划(编号:2019YFS0473),四川省卫生健康科研课题普及项目(编号:19PJ273)。
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目的在CT引导的宫颈癌三维后装治疗计划制定中,应用U-net模型完成施源器的自动分割。方法基于U-net网络创建深度学习模型,将2019年12月—2020年10月的27例宫颈癌患者数据经过预处理后写入数据集,按照15∶2∶10的比例将数据集划分为训练集、验证集和测试集。将训练集和验证集数据放入模型中训练并验证,并将测试集数据应用到训练好的神经网络中分割出施源器,采用戴斯相似性系数(DSC)、95百分位豪斯多夫距离(HD95)、相关体积差异(RVD)、精确率和召回率对模型进行评价。结果10例测试集患者平均的
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