换一批基于解剖结构感知的宫颈癌危及器官结直肠CT分割
Anatomical Structure-Aware CT Segmentation of Organ-at-Risk Colorectum for Cervical Cancer
摘要宫颈癌是全球女性癌症死亡的主要原因之一,放射性治疗是治疗宫颈癌的常用方法.其中,近距离放射治疗通过将放射源直接置入靠近肿瘤的区域,能将高剂量的辐射集中在肿瘤部位,比其他放疗方法的适用性高.精确分割危及器官对准确估算放疗剂量和最大度地保护正常组织免受辐射损伤至关重要.然而,管状结构(如结直肠)的自动分割仍面临诸多挑战.例如:肠道的褶皱、运动伪影等因素会影响分割效果;近距离放射治疗中的放射源会降低CT影像的质量,影响分割的准确性.本文提出了一种基于中心线和距离图信息的宫颈癌管状危及器官分割方法,通过增强网络对解剖结构的学习,该方法能更好地识别管状器官的拓扑结构和其在人体内的空间关系,从而提高分割精度,优化放疗剂量分布.该文利用Dice相似度系数(DSC)、交并比(IoU)、召回率(Recall)和 95%豪斯多夫距离(HD95)等指标分析了宫颈癌内放射治疗CT数据集的性能.实验结果表明本文方法的多数指标优于基线网络ResUNet.其中:DSC为 71.58%,IoU为 52.12%,Recall为 79.03%,分别较ResUNet提高了11.29%、7.84%和 12.70%;HD95 为 10.06,较 ResUNet 下降了 1.76.由此表明本文方法能有效提高宫颈癌近距离放射治疗CT影像中结直肠的分割精度,减少复杂器官和影像质量对分割结果的影响.
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DOI
10.12146/j.issn.2095-3135.20241129003
发布时间
2025-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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