期刊论文

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中华放射肿瘤学杂志

1004-4221

2022

31

4

359-364

10.3760/cma.j.cn113030-20210125-00043

国家自然科学基金（12005190）；

本校为第一机构

目的:基于全卷积网络U-Net预测宫颈癌近距离治疗(BT)感兴趣区(ROI)三维剂量分布，并评估其预测精度。方法:首先选取100例宫颈癌腔内结合组织间插植病例作为整个研究数据集，并将其划分为训练集(72例)、验证集(8例)、测试集(20例)；然后利用U-Net建立模型，将是否包含宫腔管及插针作为区分因素训练两个模型；最后对20例测试集病例进行预测，并进行对比分析。模型的性能通过 、 以及平均绝对离差共同评估。 结果:包含与未包宫腔管与插植针的模型相比，直肠的 上升了(16.83±1.82) cGy ( P0.05)；高危靶区、直肠、乙状结肠、小肠、膀胱平均绝对离差分别上升了(11.96±3.78)、(11.43±0.54)、(...

Objective:Topredict the three-dimensional dose distribution of regions of interest (ROI) with brachytherapy for cervical cancer based on U-Net fully convolutional network, and evaluate the accuracy of prediction model.Methods:First, 100 cases of cervical cancer intracavity combined with interstitial implantation were selected as the entire research data set, and divided into the training set ( n=72), validation set ( n=8), and test set ( n=20). Then the U-Net was used to construct two models based on whether the uterine tandem and the implan...