【摘 要】
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目的训练和评价一种基于U-Net的自动分割方法对乳腺癌危及器官(Organs at Risks,OARs)的勾画。方法实验选取140例乳腺肿瘤病例,其中120例作为训练集,用于建立基于U-Net自动勾
【机 构】
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南京医科大学特种医学系,南京医科大学第一附属医院放疗科,福建自贸实验区厦门片区Manteia数据科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(81703027)
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目的训练和评价一种基于U-Net的自动分割方法对乳腺癌危及器官(Organs at Risks,OARs)的勾画。方法实验选取140例乳腺肿瘤病例,其中120例作为训练集,用于建立基于U-Net自动勾画模型,其余20例作为测试集,用于测试自动勾画方法的勾画准确性,采用戴斯相似系数(Dice Similarity Coefficient,DSC)及平均最小距离(Mean Distance to Agreement,MDA)对所训练的自动勾画模型的勾画结果进行评估,并与有相同训练集及测试集的基于atlas的自
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