目的驗證基于深度學習的宮頸癌靶區(qū)自動分割勾畫臨床適用性。方法選取535例宮頸癌CT影像, 參照RTOG及JCOG標準勾畫宮頸癌臨床靶區(qū)（CTV）, 經(jīng)專家審查后作為參考勾畫, 用于自動分割勾畫訓練和測試。另從測試組中隨機挑選根治4例及術后6例, 分別由初、中、高級醫(yī)師手動勾畫CTV。統(tǒng)計Dice系數(shù)（DSC）、平均表面距離（MSD）和豪斯多夫距離（HD）用于自動分割勾畫測試, 以及比較醫(yī)師手動勾畫和自動勾畫相對于參考勾畫的準確性。同時, 分別記錄算法和手動勾畫耗時。結果數(shù)據(jù)經(jīng)VB-Net網(wǎng)絡訓練得到根治CTV1（dCTV1）、dCTV2、術后CTV1（pCTV1）自動分割模型, 自動勾畫結果與參考勾畫具有較好的一致性（DSC:0.88、0.70、0.86;MSD:1.32、2.42、1.15 mm;HD:21.6、22.4、20.8 mm）。dCTV1算法與三組醫(yī)師勾畫相近（P＆gt;0.05）;dCTV2及pCTV1算法均優(yōu)于初中級醫(yī)師勾畫（P＆lt;0.05）, 自動分割勾畫耗時較手動勾畫顯著縮短。結論基于深度學習的宮頸癌靶區(qū)自動分割勾畫準確性與高級醫(yī)師手動勾畫相當, 應用于臨床中... 

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【參考文獻】：
期刊論文
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