自动勾画相关论文
目的 探寻规范化预处理多模态影像模式提升危及器官勾画精准度的可行性.方法 连续纳入中山大学孙逸仙纪念医院肿瘤放疗科2020-07-0......
目的:基于深度学习卷积神经网络实现食管癌肿瘤靶区自动勾画,探讨其临床应用价值.方法:选取100例已完成调强适形放疗治疗的食管癌......
目的:利用基于深度学习的人工智能算法,结合头颅MRI和CT的多模态影像,开发海马结构自动勾画技术,为头颅放疗过程中海马体的保护提......
目的:比较和分析两种自动勾画软件(AccuContour和DeepViewer)勾画危及器官的精确度,以此评估它们在不同肿瘤放射治疗中的适用程度......
目的 比较自动勾画(ABAS)软件自动勾画与手工勾画危及器官(OAR)在宫颈癌容积旋转调强放射治疗(VMAT)计划设计中的剂量学差异.方法 ......
基于CT图像的器官分割对于放疗治疗计划至关重要，制定放射治疗计划前需要对危及器官和靶区进行勾画，这既费力又费时，该研究提出了一种......
目的:研究AccuLearning和AccuContour软件在宫颈癌患者MRI图像上进行模型构建和自动勾画的可行性和准确性.方法:随机选取某院放疗......
目的:结合伪MRI(sMRI)软组织信息,提出新的腹部器官自动勾画模型,改进CT软组织的勾画效果.方法:使用两个独立的深度神经网络分步完......
目的本研究旨在基于卷积神经网络（CNN）构建宫颈癌近距离治疗（BT）高危临床靶区（HR-CTV）及盆腔危及器官（OARs）的自动勾画模型,以提高临床工作......
基于几何学和剂量学指标评估基于深度学习的危及器官（Organs at risk, OARs）自动勾画的临床适用性，选取在复旦大学附属肿瘤医院接受放......
目的 探讨与评价基于Atlas 和基于深度学习的自动分割方法在实施鼻咽癌危及器官自动勾画时的勾画结果差异.方法 选择120 例鼻咽癌......
目的 探讨与评价基于Atlas 和基于深度学习的自动分割方法 在实施鼻咽癌危及器官自动勾画时的勾画结果 差异.方法 选择120 例鼻咽......
目的 采用3D U-NET 深度卷积神经网络结合Dice Loss function 和Generalized Dice Lossfunction 两中损失函数构造新的模型损失函......
背景与目的 探讨基于Atlas实施危及器官自动勾画时Atlas入库病例数的改变对自动勾画结果的影响情况.材料与方法 运用MIM软件(versi......
目的:探讨放射治疗中应用靶区勾画MIM软件自动勾画宫颈癌危及器官(OAR)的精准度,探讨模板数据库病例数对勾画准确性的影响.方法:选......
目的:探讨口腔植入物造成的金属伪影对临近组织自动勾画准确性的影响.方法:选取医院收治的20例头颈部肿瘤放射治疗患者的定位CT图......
目的实现直肠癌靶区和正常组织的自动勾画，提高临床工作效率。方法采用基于卷积神经网络的深度学习方法，架构神经网络，学习并实现自动......
目的比较两种自动勾画软件(Smart Segmentation与MIM Atlas)勾画鼻咽癌危及器官(OAR)的准确性。方法回顾性选取2015—2016年浙江大......
目的分析MIM软件在宫颈癌自适应放疗中基于自配准与图谱库的自动勾画的可行性与准确性。方法选取60例宫颈癌患者的CT图像及勾画结......
期刊
目的评估自动勾画软件勾画胸部肿瘤食管癌重要危及器官(OAR)轮廓的几何学及剂量学精度，探讨自动勾画方式应用于食管癌的可行性。方......
目的 评估小样本数据训练算法模型对于宫颈癌临床放疗中自动勾画的可行性.方法 选取45例宫颈癌患者,由临床医生勾画临床靶区(Clini......
目的 探讨和评估AccuContour软件在口腔颌面头颈肿瘤放疗患者口腔结构自动勾画的应用价值.方法 选取我院在2020年5月至9月收治的30......
目的测试并评估自动轮廓勾画ABAS软件在自动勾画头颈部肿瘤OAR轮廓的几何精度。方法将已进行IMRT的头颈部患者40例作为ABAS软件的......
目的:评估CT金属伪影对鼻咽癌放疗危及器官(OAR)自动勾画的影响.方法:选取有无牙齿修复物的鼻咽癌患者各16例,由放疗医师和深度学......
目的评估头颈部正常组织自动勾画框架Ua-Net直接应用于放疗计划设计中的剂量准确度,测试其直接应用于临床工作的可行性和安全性。......
目的探究使用基于双向局部距离的医学相似指数(medical similarity index,MSI)评价医学影像自动分割结果的可行性。方法以医生手动......
目的基于深度反卷积神经网络(DDNN)自动分割技术,探讨其在鼻咽癌靶区和危及器官(OAR)辅助人工勾画的应用价值方法利用已完成治疗的......
目的 实现鼻咽癌放疗计划中剂量限制结构的自动勾画.方法 使用Python语言编程,对医学影像通信标准(Digital Imaging and Communica......
目的:比较LinkingMed和SPICE 2种自动勾画软件勾画头颈部危及器官的准确性。方法:选取31例2019年10月至2020年4月在某院接受放疗的......
目的使用基于深度学习的AccuContour软件自动勾画胸腹部肿瘤患者正常胃和胸腔胃结构,对勾画效果进行评估和比较。方法选取36例胸腹......
目的分析比较AccuContour和DeepViewer两款国产软件自动勾画胰腺癌患者肾脏结构的准确性。方法选择20例胰腺癌患者的定位CT图像进......
目的:对基于模型分割(model based segmentation,MBS)算法的自动勾画模式在临床中的应用进行评价和分析。方法:选取本院头颈部、胸......
目的:基于U-Net卷积神经网络模型探讨宫颈癌放疗临床靶区和危及器官自动勾画的可行性;通过对U-Net卷积模型的改进实现对较为复杂软......
目的利用AccuContour软件自动勾画头颈部危及器官(Organs At Risk,OARs),并评估勾画的准确度和重复性,为临床应用提供参考。方法选......
目的分析和比较基于深度学习(Deep Learning,DL)的自动勾画方法与基于图谱库(Atlas)的自动勾画方法对放射治疗上腹部危及器官(Orga......
目的:评估人工智能云技术勾画平台(AI Contour)在乳腺癌患者心脏亚结构自动勾画中的准确性和可行性.方法:选取10例进行乳腺癌放射......
目的:设计一种基于深度学习的自动勾画模型，用于勾画头颈部危及器官(OARs)，并与基于图谱方法的Smart segmentation勾画软件进行比较......
目的 海马体是学习和记忆的神经生物基础,是头颈部放射治疗中需要重点保护的颅内危及器官.海马体轮廓通常由医生手动勾画,操作时间......
目的 探讨人工智能用于食管癌危及器官自动勾画的几何学和剂量学精度.方法 首先,选择100例食管癌患者基于连心人工智能平台建立图......
目的从计算和测量层面评价MimMaestro最优自动勾画结果导致OAR受量误差。方法利用240例鼻咽癌、乳腺癌和直肠癌数据建立Mim模板库......
目的评估基于人工智能技术的放疗危及器官自动勾画软件在临床应用中的价值。方法选取2019年4月—2020年4月在自贡市第一人民医院肿......
目的比较三种自动勾画软件(Pinnacle 9.10、LinkingMed和Manteia)勾画上腹部危及器官(OAR)的准确性。方法选取了26例上腹部肿瘤患......
目的探讨RT-Mind软件在乳腺癌临床靶区(Clinical Target Volumes,CTV)及危及器官(Organs-At-Risk,OARs)自动勾画的可行性,为临床应......
目的比较宫颈癌放疗患者膀胱结构在CT与锥形束CT(Cone Beam CT,CBCT)图像中的影像学差异,定量评估三款软件在2种图像中自动勾画膀......
目的评估AccuContour软件自动勾画镜面人患者四维CT(4D-CT)图像心脏结构的可行性与准确性。方法选取1例镜面人肺癌患者的10套4D-CT......
