【摘 要】
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目的:使用基于深度学习的rtStation软件对乳腺癌术后患者的心脏结构进行自动勾画,对自动勾画的准确性进行测试和评估。方法:选取40例乳腺癌术后患者进行研究,分为左侧保乳(LB)组、右侧保乳(RB)组、左侧根治(LG)组和右侧根治(RG)组。首先将放疗定位CT图像传输至rtStation软件,使用该软件自动勾画各病例心脏结构,最后将勾画好的结构文件导回Eclipse治疗计划系统。计算两种勾画方法的体积差异(△V%)、位置差异(DC)和形状一致性(DSC)数据,评估该软件自动勾画心脏结构的准确性。结果:4
【机 构】
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南京医科大学附属南京医院（南京市第一医院）肿瘤放疗中心,南京医科大学医学物理研究中心,南京医科大学附属南京医院（南京市第一医院）医疗设备处
【基金项目】
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国家自然科学基金(81773240),江苏省自然科学基金(BK20181118)。
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目的:使用基于深度学习的rtStation软件对乳腺癌术后患者的心脏结构进行自动勾画,对自动勾画的准确性进行测试和评估。方法:选取40例乳腺癌术后患者进行研究,分为左侧保乳(LB)组、右侧保乳(RB)组、左侧根治(LG)组和右侧根治(RG)组。首先将放疗定位CT图像传输至rtStation软件,使用该软件自动勾画各病例心脏结构,最后将勾画好的结构文件导回Eclipse治疗计划系统。计算两种勾画方法的体积差异(△V%)、位置差异(DC)和形状一致性(DSC)数据,评估该软件自动勾画心脏结构的准确性。结果:4
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