换一批探索在三维打印近距离治疗中应用人工智能及自动化脚本
Application of artificial intelligence and automated scripts in 3D printing brachytherapy
摘要目的 探索在三维打印近距离治疗中,应用Transformer+U-Net人工智能神经网络实现勾画,应用Python脚本实现建模带来的工作效率提升.方法 构建Transformer+U-Net人工智能神经网络模型,使用Adam优化器以保证梯度快速下降,标准化处理患者的CT或MRI影像图像数据为自制数据集,使用训练集训练AI并保存最优结果权重参数,使用测试集评估AI能力;使用Python编程语言编写自动化脚本,获取输出分割图像并转为STL文件导入,可自动建模施源器及插植针;自动勾画及自动建模时间与人工勾画及建模时间采用双人录入,使用配对t检验验证差异性.结果 评价指标采用Dice相似系数(dice similarity coefficient,DSC)、平均交并比(mean intersection over union,mIOU)及豪斯多夫距离(hausdorff distance 95,HD95);DSC为 0.9341,MIOU为 0.8762,平均HD95为 2.516,人工勾画平均用时 1187 s,AI勾画平均用时 145 s,P<0.01;人工建模平均用时 321 s,Python自动化脚本平均建模用时 18 s,P<0.01.结论 在宫颈癌三维打印近距离治疗中,应用Transformer+U-Net自动勾画及Python自动化脚本可有效提升工作效率.
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关键词
人工智能神经网络三维打印近距离治疗TransformerU-NetPython自动化脚本Artificial intelligenceNeural networkThree-dimensional printingBrachytherapyTransformerU-NetPy-thon automated script
栏目名称
DOI
10.13491/j.issn.1004-714X.2025.03.019
发布时间
2025-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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