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磁共振图像引导下前列腺癌在线自适应放疗自动勾画研究
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作者 闫雪娜 马翔宇 +2 位作者 曾强 门阔 陈辛元 《医疗卫生装备》 CAS 2024年第6期59-64,共6页
目的:探讨深度学习(deep learning,DL)和图谱库(Atlas)联合的MRI引导下在线自适应放疗自动勾画方案的勾画效果。方法:选取2020年1月至2021年9月在某院进行MRI引导下在线自适应放疗的15例前列腺癌患者,以随机抽样法分成训练集(12例)和测... 目的:探讨深度学习(deep learning,DL)和图谱库(Atlas)联合的MRI引导下在线自适应放疗自动勾画方案的勾画效果。方法:选取2020年1月至2021年9月在某院进行MRI引导下在线自适应放疗的15例前列腺癌患者,以随机抽样法分成训练集(12例)和测试集(3例)。基于训练集分别建立DL勾画和Atlas勾画的临床靶区(clinical target volume,CTV)和危及器官(organs at risk,OAR)模型,基于测试集分别对2种勾画模型的结果进行修改并记录修改时长。对比2种勾画方法的勾画精度[戴斯相似性系数(Dice similarity coefficient,DSC)、豪斯多夫距离(Hausdorff distance,HD)和平均一致性距离(mean distance to agreement,MDA)]和勾画效率。结合2种方法勾画的优势及特点,建立DL+Atlas联合自动勾画方案,对比DL+Atlas联合自动勾画方案与单独勾画方案的勾画用时。结果:勾画精度对比结果显示,与DL勾画的CTV和OAR模型相比,Atlas勾画的CTV各项指标均优于DL勾画,差异有统计学意义(P<0.05);在膀胱和直肠方面,Atlas勾画的DSC和MDA劣于DL勾画,差异有统计学意义(P<0.05)。勾画效率对比结果显示,医生以DL勾画为基准修改CTV和OAR的平均时间为9.4 min,以Atlas勾画为基准修改CTV和OAR的平均时间为12 min。DL+Atlas联合自动勾画方案所需平均时间为8 min,优于DL及Atlas单独勾画方案。结论:DL+Atlas联合的MRI引导下在线自适应放疗自动勾画方案勾画用时少,具有较高的准确性,可提升勾画效率。 展开更多
关键词 磁共振图像引导放疗 DL勾画 atlas勾画 自动勾画 前列腺癌
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基于定量磁化率成像人脑深层灰质核团概率性图谱的构建 被引量:2
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作者 薄斌仕 翟国强 +2 位作者 张苗 王乙 李建奇 《磁共振成像》 CAS CSCD 2017年第5期367-373,共7页
目的基于定量磁化率成像(quantitative susceptibility mapping,QSM)技术制作可用于自动分割大脑深层灰质核团的概率图谱。材料与方法 15名健康受试者参与研究,所有受试者扫描均在3.0 T磁共振成像设备系统上完成。在随机选取的10名受试... 目的基于定量磁化率成像(quantitative susceptibility mapping,QSM)技术制作可用于自动分割大脑深层灰质核团的概率图谱。材料与方法 15名健康受试者参与研究,所有受试者扫描均在3.0 T磁共振成像设备系统上完成。在随机选取的10名受试者得到的标准空间QSM图上,手动勾画出六个双侧脑深部灰质核团,之后采用相应的图谱评价方法选择最优概率阈值的图谱作为最终的概率图谱。在其余5名受试者得到的标准空间QSM图上,分别使用三种图谱(概率图谱、AAL图谱和Johns Hopkins图谱)自动分割和由2名研究者手动勾画出六个双侧脑深部灰质核团感兴趣区,并分别计算自动分割与手动勾画得到的区域的相似度Dice系数和磁化率值,以评价概率图谱的准确性。结果在基底节区域,概率图谱分割结果的Dice系数明显高于AAL图谱,但和Johns Hopkins图谱区别不大;在颅底和小脑区域,概率图谱分割结果的Dice系数明显高于Johns Hopkins图谱。与其他两种图谱相比,概率图谱自动分割深部核团后测量得到的磁化率值,更接近于手动勾画核团测量得到的磁化率值,其差别更小。结论基于多名受试者QSM图像构建的脑深部灰质核团概率图谱,对大脑灰质核团分割效果更加可靠,可有效提高图像分析工作的效率。 展开更多
关键词 磁共振成像 定量磁化率成像 基于图谱分割 脑深部核团
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自动勾画软件对鼻咽癌靶区和危及器官勾画结果对比分析 被引量:24
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作者 单书灿 邱杰 +5 位作者 全红 刘峡 杨波 庞廷田 刘楠 张福泉 《中国医学装备》 2015年第7期33-36,共4页
目的:分析和比较两种自动勾画软件对放射治疗中鼻咽癌患者CT图像的靶区和危及器官勾画效果。方法:选取50例鼻咽癌患者的CT图像,建立一个数据库,另选20例鼻咽癌患者的CT图像应用RS和MIM两种软件进行基于以上数据库的勾画,对两种软件勾画... 目的:分析和比较两种自动勾画软件对放射治疗中鼻咽癌患者CT图像的靶区和危及器官勾画效果。方法:选取50例鼻咽癌患者的CT图像,建立一个数据库,另选20例鼻咽癌患者的CT图像应用RS和MIM两种软件进行基于以上数据库的勾画,对两种软件勾画结果进行形状相似性指数(DSC)和交叉指数(OI)分析,并对两种勾画结果的差异进行配对t检验。结果:MIM和RS软件自动勾画的危及器官的DSC和OI结果大部分在0.7~0.9之间,两种软件的DSC值大部分无明显差别,而OI的差别相对比较大;靶区自动勾画的DSC和OI均无统计学差异。结论:两种软件勾画结果大部分无统计学差异,均会在危及器官勾画上给勾画者节省时间、减少工作量,同时靶区的自动勾画也可以为自适应技术提供便利。 展开更多
关键词 鼻咽癌 自动勾画 危及器官 靶区
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定量评价Atlas模板库病例数目对宫颈癌危及器官自动勾画的影响 被引量:15
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作者 王金媛 徐寿平 +4 位作者 刘博 郑庆增 张慧娟 杨微 曲宝林 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2019年第7期760-764,共5页
目的:探讨基于Atlas实施宫颈癌危及器官自动勾画时图谱库入库病例数的增加对自动勾画结果的影响,以期得到最优图谱库病例数。方法:运用MIM软件建立4组宫颈癌图谱库(入库病例数目分别为30、60、90、120例)。随机选择图谱库外10例宫颈癌... 目的:探讨基于Atlas实施宫颈癌危及器官自动勾画时图谱库入库病例数的增加对自动勾画结果的影响,以期得到最优图谱库病例数。方法:运用MIM软件建立4组宫颈癌图谱库(入库病例数目分别为30、60、90、120例)。随机选择图谱库外10例宫颈癌患者图像,由一名临床经验丰富的医生进行危及器官(膀胱、直肠和双侧股骨头)的手动勾画,将其定义为参考勾画,并对该10例患者图像进行危及器官自动勾画,勾画匹配数目分别选择为3和9。通过定量评价勾画时间、相似性系数(DSC)、敏感性指数(SI)、包容性指数、质心偏差、Jaccard系数(JAC)、Hausdorff距离(HD),将自动勾画结果与参考勾画进行单因素方差分析,从而探讨不同图谱库病例数对自动勾画结果的影响。结果:勾画匹配数目选择为3时,4组模板中平均自动勾画时间小于手动勾画(1.31/1.33/1.35/1.39min vs 10.25min),匹配数目选9时具有同样的趋势(5.07/5.24/5.14/5.24min vs 10.25min),但各组间没有差异性。匹配数目为3时膀胱SI(P=0.018)、直肠SI(P=0.010)、直肠DSC(P=0.016)、直肠JAC(P=0.013)、直肠HD(P=0.042),以及匹配数目为9时直肠HD(P=0.002)均具有统计学差异,其他参数没有统计学意义。结论:基于Atlas实施危及器官自动勾画能够节省勾画时间,模板数目的增加不会影响勾画效率,30例图谱库勾画时整体结果较差,60例以上的图谱库略有优势,提高膀胱、直肠的勾画准确性,但考虑时间成本,对于宫颈癌的勾画建议采用60例作为临床模板库病例数。 展开更多
关键词 atlas 宫颈癌 基于图谱的自动勾画 危及器官 定量分析
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自动轮廓勾画软件构建图谱库在宫颈癌放疗中应用探讨 被引量:14
5
作者 孙宇晨 张晓智 李毅 《中华放射肿瘤学杂志》 CSCD 北大核心 2017年第10期1167-1172,共6页
目的 探讨宫颈癌放疗中自动轮廓勾画软件中图谱数据库模板的最优构建模式,并检验其有效性和准确性。方法 本研究采用MIM自动勾画软件,在临床中分别选取20、40、60、80、100、120例宫颈癌患者CT图像及结构文件构建相应的图谱库模板。另... 目的 探讨宫颈癌放疗中自动轮廓勾画软件中图谱数据库模板的最优构建模式,并检验其有效性和准确性。方法 本研究采用MIM自动勾画软件,在临床中分别选取20、40、60、80、100、120例宫颈癌患者CT图像及结构文件构建相应的图谱库模板。另选20例宫颈癌患者比较自动勾画与手动勾画差异,并使用单因素方差分析、随机区组方差分析和最小显著性差异t检验。利用时间计数、形状相似系数、交叉系数分析图谱库模板数目及患者CT扫描层数对MIM软件自动勾画所用时间及结果准确度的影响。结果 以专家手工勾画结果为参考,模板数目对该软件勾画结果的准确性及软件自动勾画所需时间均无影响(P均〉0.05);待进行靶区勾画患者所扫描CT层数〈65层时自动勾画所用时间较短(P=0.000),但导致直肠区域勾画结果准确性下降。当患者CT扫描层数达到67层时可使结肠区域自动勾画结果的准确性达到最高(P=0.037)。结论 应用MIM软件对宫颈癌患者进行靶区自动勾画时构建图谱库的模板数目推荐为20例;待勾画靶区包括膀胱、股骨、脊髓时患者所扫描的CT层数推荐为65层,待勾画靶区包括直肠时推荐为67层。 展开更多
关键词 自动轮廓勾画软件 图谱数据库模板 层数 宫颈肿瘤/放射疗法
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基于图谱库的自动轮廓勾画软件(ABAS)在鼻咽癌调强放疗中的应用 被引量:14
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作者 蒋晓芹 段宝风 +4 位作者 艾平 谢利 李涛 姜庆丰 柏森 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2013年第2期3997-4000,4035,共5页
目的:评估基于患者图谱库的自动轮廓勾画软件(ABAS)在鼻咽癌调强计划中勾画危及器官的准确性及临床应用效果。方法:选取已使用调强治疗的10例鼻咽癌患者,将每例患者的定位CT图像及医生手动勾画的调强计划中关注的13种(20个)危及... 目的:评估基于患者图谱库的自动轮廓勾画软件(ABAS)在鼻咽癌调强计划中勾画危及器官的准确性及临床应用效果。方法:选取已使用调强治疗的10例鼻咽癌患者,将每例患者的定位CT图像及医生手动勾画的调强计划中关注的13种(20个)危及器官传人ABAS软件作为数据库模板。本研究选取22例新患者应用ABAS进行自动勾画.其结果传回计划系统并由各主管医生在此基础上进行手动修改。对ABAS自动勾画结果与医生在此基础上修改后的结果进行比较,并对使用时间进行统计。结果:ABAS自动勾画与医生修改勾画的形状相似性系数(DSC)平均值超过0.9的为下颌骨(0.97±0.02),颞叶(左0.97±0.03,右0.97±0.03),脑干(0.94±0.04),喉(0.94±0.06),脊髓(0.93±0.05),腮腺(左0.91±0.07,右0.91±0.08),眼球(左0.90±0.13,右0.96±0.13);DSC系数低于0.9的为颞颌关节(左0.89±0.10,右0.87±0.14),内耳(左O.86±0.14,右0.83±0.16),垂体(0.83±0.10),视交叉(0.70±0.14),晶体(左0.69±0.11,右0.70±0.14),视神经(左0.65±0.25。右0.64±0.14)。使用ABAS自动产生所有危及器官的时间约10分钟/每患者;医生在自动勾画基础上修改时间为6~25min/每患者,平均约15min/每患者。以前完全手动勾画以上危及器官估计需90min到120min,使用ABAS自动勾画则明显的缩短了时间。结论:基于患者图谱库的ABAS自动勾画软件,对目前鼻咽癌患者调强计划关注的大部分危及器官能够达到满意的自动勾画结果,临床应用表明能明显的节约医生勾画时间。 展开更多
关键词 ABAS自动勾画软件 危及器官 鼻咽癌 调强放疗
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ABAS软件勾画OAR临床前测试重要性研究 被引量:9
7
作者 彭应林 游雁 +3 位作者 韩非 胡江 王明理 邓小武 《中华放射肿瘤学杂志》 CSCD 北大核心 2016年第6期609-614,共6页
目的 对基于模板自动分区(ABAS)算法的图像勾画软件进行临床前测试,评估鼻咽癌放疗计划OAR勾画精度,为确定临床应用条件提供依据。方法 以放疗医师在22例鼻咽癌患者放疗计划CT图像上手工勾画的OAR结构为评价标准,分别对ABAS软件两种... 目的 对基于模板自动分区(ABAS)算法的图像勾画软件进行临床前测试,评估鼻咽癌放疗计划OAR勾画精度,为确定临床应用条件提供依据。方法 以放疗医师在22例鼻咽癌患者放疗计划CT图像上手工勾画的OAR结构为评价标准,分别对ABAS软件两种算法(General和Head/Neck)自动勾画的OAR进行以下测试:(1)每1例患者均拷贝1套图像,以原图像上手工勾画的轮廓为模板在拷贝图像上自动勾画,考察自动勾画对模板的还原能力;(2)以1例患者图像上手工勾画的轮廓为模板,对其余患者图像进行自动勾画,考察采用单一模板对不同患者图像自动勾画的准确度。评价指标包括各OAR的DSC、Vdiff、DSC与勾画体积相关性,以及自动勾画加手工修改与单纯手工勾画的耗时差别。Wilcoxon符号秩检验,Spearman相关性分析。结果 Head/Neck算法对模板还原能力优于或相当于General算法,自动勾画DSC与所勾画结构体积大小呈正相关(rs=0.879、0.939)。还原测试中体积〉1 cm3器官自动勾画的DSC〉0.8。使用Head/Neck算法基于单一模板的自动勾画中,脑干、颞叶、腮腺、下颌骨的DSC和Vdiff平均值分别为0.81~0.90和2.73%~16.02%,颞颌关节和视交叉DSC为0.45~0.49。应用自动勾画加手工修改比单纯手工勾画可以节省68%时间。结论 临床前测试可以确定ABAS算法在特定临床应用条件的准确度和适用范围,所测试软件可帮助提高鼻咽癌放疗计划OAR勾画效率,但不适用于较小体积器官的勾画。 展开更多
关键词 基于模板自动分区 器官勾画 相似性指数
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头颈部肿瘤放疗单模板自动轮廓勾画软件的应用 被引量:9
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作者 胡江 王明理 +1 位作者 徐林 祁振宇 《中华肿瘤防治杂志》 CAS 北大核心 2015年第8期618-622,共5页
目的探讨单模板自动轮廓勾画软件(atlas-based auto segmentation,ABAS)在头颈部肿瘤调强放疗(intensity modulated radiation therapy,IMRT)计划中器官轮廓勾画的准确性及其相关因素。方法选取中山大学肿瘤防治中心2013-06-01-2013... 目的探讨单模板自动轮廓勾画软件(atlas-based auto segmentation,ABAS)在头颈部肿瘤调强放疗(intensity modulated radiation therapy,IMRT)计划中器官轮廓勾画的准确性及其相关因素。方法选取中山大学肿瘤防治中心2013-06-01-2013-12-31收治的50例头颈部肿瘤患者资料进行回顾性分析,将1例体征参数接近中位平均值的患者CT平扫图像〔已完成14种危及器官(organs at risk,OARs)轮廓手动勾画并经临床确认〕导入ABAS软件作为通用模板,对软件自动生成与临床确认的器官轮廓计算形状相似性指数(dice similarity coefficient,DSC),并统计相应勾画时间。依照患者体征(身高、体质量、头径、颈径和体表面积)对各器官DSC值进行等间距分组,采用SPSS 17.0进行单因素方差分析。对体征差异过大的患者分别基于通用模板和个体化模板进行自动勾画并通过配对样本t检验比较两者差异性。结果采用通用模板的大体积组和小体积组DSC均值分别为0.84±0.08和0.03±0.03,差异有统计学意义,t=27.806,P〈0.001;中体积组DSC值为0.80±0.12,与小体积组相比差异有统计学意义,t=22.848,P〈0.001。单因素方差分析结果证实,颞叶DSC值与患者头径体征存在相关性(颞叶-L:F=4.245,P=0.006,颞叶-R:F=4.264,P=0.006),差异有统计学意义;腮腺DSC值与患者头径体征亦存在相关性(腮腺-L:F=2.934,P=0.043,腮腺-R:F=3.163,P=0.034),差异有统计学意义。体征参数差异大患者分别采用通用模板和个体化模板进行自动勾画的脑干DSC值分别为0.75±0.08和0.82±0.06,差异有统计学意义,P=0.045。双侧颞叶DSC值分别为0.75±0.09、0.74±0.08和0.83±0.06、0.84±0.05,差异有统计学意义(颞叶-L:P=0.018,颞叶-R:P=0.041)。双侧腮腺DSC值分别为0.74±0.04、0.78±0.04和0.84±0.05、0.86±0.06,差异有统计学意义(腮腺-L:P=0.001,腮腺-R:P=0.001)。双侧内耳DSC值分别为0.67±0.11、0.66±0.12� 展开更多
关键词 自动轮廓勾画 单模板 形状相似性指数 调强放射治疗
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基于单图谱分割的脊髓自动分割算法研究
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作者 刘露露 马钟 +1 位作者 贺占庄 毛远宏 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第8期253-257,297,共6页
针对当前脊髓CT图像分割过程中存在的分割精度不高、自动化程度不足的问题,提出一种改进的图谱自动分割算法。该算法利用图谱分割中先验解剖知识的优势,结合模糊连接算法实现脊髓的自动分割。该算法基于待分割图像与图谱图像间的联合概... 针对当前脊髓CT图像分割过程中存在的分割精度不高、自动化程度不足的问题,提出一种改进的图谱自动分割算法。该算法利用图谱分割中先验解剖知识的优势,结合模糊连接算法实现脊髓的自动分割。该算法基于待分割图像与图谱图像间的联合概率分布,计算归一化互信息,构建最佳图谱并进行图谱分割,基于图谱分割结果构建生长种子区域,利用脊髓目标与周围区域的模糊连接特性构造合适的模糊隶属度函数,以此完成对脊髓目标的自动分割。实验表明,该方法可以提高配准精度,具有较好的鲁棒性和自动化程度。 展开更多
关键词 脊髓CT图像 图像自动分割 单图谱分割 图像配准 模糊连接
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基于加权相似性度量的脑MR图像特定组织分割 被引量:4
10
作者 刘宏 王捷 +4 位作者 宋恩民 许向阳 覃媛媛 李峻 汤翔宇 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1241-1250,共10页
基于多图谱的分割方法能有效解决脑MR图像中特定对象如海马体、杏仁核等组织的自动精确分割问题.为加快处理速度,该方法需要从大型图谱数据集中挑选与目标分割图像比较近似的若干图谱作为分割参考.传统的多图谱分割方法在选择图谱时通... 基于多图谱的分割方法能有效解决脑MR图像中特定对象如海马体、杏仁核等组织的自动精确分割问题.为加快处理速度,该方法需要从大型图谱数据集中挑选与目标分割图像比较近似的若干图谱作为分割参考.传统的多图谱分割方法在选择图谱时通常只依据图谱图像与目标图像在灰度上的相似性,没有考虑到两者在分割对象局部形态上的相似性,使得所选择的图谱对分割的参考价值难以保证.针对这一问题,文中提出一种图谱图像与目标图像的以分割对象为中心的加权相似性度量方法,首先通过将图谱图像向目标图像作全局配准得到分割对象在目标图像中的估计位置,然后根据分割对象在两幅图像间的局部扭曲形变来度量它们的相似性.文中将这种加权相似度应用到多图谱分割方法中,在图谱选择时只挑选与目标图像具有较高加权相似度的部分图谱,在融合分割标记时将加权相似度作为权重.对IBSR脑MR图像中豆状核壳核组织的分割实验结果表明,基于该加权相似性度量的多图谱分割方法可以得到较高的分割精度. 展开更多
关键词 脑MR图像 多图谱分割 图谱选择 标记融合 图像配准 加权相似度
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