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基于几何学和剂量学指标评估基于深度学习的危及器官（Organs at risk, OARs）自动勾画的临床适用性,选取在复旦大学附属肿瘤医院接受放射治疗的35例直肠癌患者,采用自主开发的深度学习系统实现OARs自动勾画。以医生手动勾画的OARs作为参考,自动勾画的几何学评估指标包括戴斯相似系数（DSC）、雅卡尔相似系数（JSC）、豪斯多夫距离（HD）,平均一致性距离（MDA）。对于每个病例,基于自动勾画的OARs设计治疗计划,计划优化和评估过程与临床程序保持一致,记为Plan＿FD。比较Plan＿FD与原始临床治疗计划（记为Plan＿Treat）,以剂量体积参数和三维γ分析评估剂量学差异。自动勾画与手动勾画的OARs不仅在三维空间上高度重叠（DSC平均值大于0.85）,且在边缘细节上匹配度良好（MDA的平均值小于2.8 mm）。剂量学评估仅膀胱剂量（V30、V40、Dmean）有显著统计学差异（p<0.05）,其余OARs和靶区的剂量体积参数差异均无统计学意义。Plan＿FD与Plan＿Treat进行3 mm/3%标准的三维γ分析,γ≤1.0的点占比为（91.63±6.27）%。... 相似文献
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目的: 建立放射治疗直线加速器质量保证(Quality Assurance, QA)标准化体系和数字化分析系统是提升放疗水平和质量的有效途径. 方法: 基于Pylinac函数库, 采用Django框架和MySQL数据库结构搭建QA数字化分析系统, 并通过临床测试来评价该系统的稳定性与实用性. 结果: 放射治疗QA数字化分析系统不仅有利于监控及回顾分析直线加速器的运行状况, 而且有效减少医用直线加速器QA流程中计算分析的时间, 同时该系统还有助于放疗科新入职物理师快速熟悉QA流程. 结论: QA数字化分析系统在简化QA工作流程, 提高工作效率的同时, 更对放射治疗直线加速器的治疗体系中QA标准化起到进一步推进作用. 相似文献
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