鼻咽癌放疗计划的肿瘤总体积和危及器官的完全自动分割
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。使用完全自动的框架,开发了用于头颈部 CT 图像的目标分割的两个模型,成功在 SegRap 2023 挑战赛的验证阶段中取得了这两项任务的第二名。
该研究使用深度学习成功实现了21个头颈部放射敏感器官的自动分割,并引入了表面Dice相似系数作为新指标。该模型具有较强的泛化能力,可提高放射治疗路径的效率、一致性和安全性。
使用完全自动的框架,开发了用于头颈部 CT 图像的目标分割的两个模型,成功在 SegRap 2023 挑战赛的验证阶段中取得了这两项任务的第二名。
该研究使用深度学习成功实现了21个头颈部放射敏感器官的自动分割,并引入了表面Dice相似系数作为新指标。该模型具有较强的泛化能力,可提高放射治疗路径的效率、一致性和安全性。