基于U-Net的自动分割方法对乳腺癌危及器官的自动勾画OACSTPCD
Automatic Segmentation of Organs at Risk of Breast Cancer Using U-Net-Based Automatic Segmentation Method
目的 训练和评价一种基于U-Net的自动分割方法 对乳腺癌危及器官(Organs at Risks,OARs)的勾画.方法 实验选取140例乳腺肿瘤病例,其中120例作为训练集,用于建立基于U-Net自动勾画模型,其余20例作为测试集,用于测试自动勾画方法的勾画准确性,采用戴斯相似系数(Dice Similarity Coefficient,DSC)及平均最小距离(Mean Distance to Agreement,MDA)对所训练的自动勾画模…查看全部>>
李华玲;李金凯;张炜;王沛沛;孙新臣
南京医科大学 特种医学系,江苏 南京 210009南京医科大学第一附属医院 放疗科,江苏 南京 210009福建自贸实验区厦门片区Manteia数据科技有限公司,福建 厦门 361000南京医科大学第一附属医院 放疗科,江苏 南京 210009南京医科大学第一附属医院 放疗科,江苏 南京 210009
医药卫生
U-Net乳腺癌危及器官自动分割
《中国医疗设备》 2020 (8)
新型18F标记靶向CA-IX的肿瘤乏氧显像剂的研究
31-35,5
国家自然科学基金(81703027).
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