- 基于U-net3+的宫颈癌后装治疗中靶区和危及器官位置的预测被引量：1
- 2023年
- 目的构建基于深度学习方法的宫颈癌后装治疗中高危靶区和危及器官位置预测方法。方法构建基于U-net3+的端到端自动分割框架,对两个中心213例已进行后装高剂量率治疗的宫颈癌患者进行勾画,并按照7:2:1的比例分为训练集、验证集和测试集。勾画的内容包括高危临床靶区、膀胱、直肠和小肠,分别用豪斯多夫距离及戴斯相似系数评估预测模型的准确性。结果膀胱自动勾画的戴斯相似系数为0.953,直肠、小肠分别为0.885、0.857,危及器官的平均值是0.898,豪斯多夫距离平均为5.4 mm;高危临床靶区戴斯相似系数是0.869,豪斯多夫距离为8.1 mm。结论基于U-net3+的宫颈癌后装治疗中靶区和危及器官位置预测模型具有较高的准确率,同时训练耗费时间少,有望在临床进行应用推广。
- 李霞杨磊杨日赠吴德华
- 关键词：宫颈癌
- 基于深度学习的宫颈癌放疗子宫几何轮廓动态生成
- 2025年
- 目的提出一种半监督学习的器官几何轮廓动态生成方法,并基于膀胱容积变化及与子宫的相对位置关系,实现宫颈癌放疗中子宫几何轮廓的精准生成。方法回顾性收集南方医科大学南方医院放疗科2023年1月至12月收治的60例宫颈癌患者的120组盆腔定位CT图像(膀胱充盈与排空像)。提出一种基于压缩-激励通道注意力机制的条件生成对抗网络(CGAN),通过突出膀胱与子宫间的关键特征联系,学习盆腔器官的相对解剖位置及子宫-膀胱运动相关性,实现基于膀胱状态变化的子宫几何轮廓精确生成。模型生成性能使用Dice相似系数(DSC)、交并比(IoU)和95%豪斯多夫距离(HD95)进行量化评估,并与GAN模型、CGAN模型、Pix2Pix模型3种模型进行比较。通过配对样本t检验进行两两比较。结果本研究提出的SE-CGAN模型在测试集上取得最优性能,DSC为0.83±0.09,IoU为0.71±0.05,HD95为(6.74±1.23)mm,较GAN、CGAN、Pix2Pix模型DSC分别提升7.5%、4.9%、3.6%(均P<0.001),HD95均值降低32.9%~45.3%。SE-CGAN模型与其他3种模型的生成性能指标差异均有统计学意义(均P<0.001),而CGAN与Pix2Pix模型的生成性能指标差异没有统计学意义。可视化结果进一步显示,GAN模型生成的子宫轮廓与真实形态偏差较大,边缘模糊;CGAN和Pix2Pix模型生成的轮廓虽具有一定重叠度,但边界还原精度不足;而SE-CGAN模型生成的子宫轮廓与真实轮廓高度吻合,边界细节清晰,生成质量最佳。结论本研究提出的生成对抗网络方法,通过建立膀胱状态对子宫几何轮廓的动态调节作用的生成机制,以任意一次定位CT的膀胱几何轮廓来精确生成子宫几何轮廓,有效解决了盆腔器官运动带来的放疗靶区不确定性问题。
- 麦迪娜·巴吐尔黄靖涵周创辉钟俊远杨磊周凌宏李霞秦耿耿
- 关键词：宫颈肿瘤放射疗法
- 特型真空垫在宫颈癌调强放疗中的应用被引量：3
- 2011年
- 目的:探讨特型真空垫固定技术在宫颈癌调强放疗中的临床应用价值及存在的问题。方法:采用真空垫盆腔抬高体位固定技术,利用激光线标出真空袋与身体之间的关系,在患者的相对应部位和真空袋作连线标记,以便患者体位重复。在放疗实施前EPID射野验证,并进行比较,通过逆向三维计划系统对小肠、膀胱危急器官的受量评估。结果:(1)根据特型真空垫标记摆位,应用EPID射野验证,X方向的误差为(0.31±0.18)cm,Y方向的误差为(0.38±0.32)cm,Z方向的误差为(0.26±0.22)cm。(2)小肠受量比较:通过逆向计划系统对小肠、膀胱危急器官的评估,该技术能使小肠的受照射体积减少56%,直肠受照射体积减少45%,膀胱的受照射体积减少32%,PTV体积相同,急性反应明显减少。结论:在宫颈癌调强放疗过程中,用特型真空垫盆腔抬高固定体位的方法能明显减少摆位偏差,减少危及器官照射体积,降低危急器官急性反应,具有一定的临床应用价值。
- 曾爱群邓江华陈财福杨磊
- 关键词：真空垫宫颈癌
- 直线加速器放疗治疗晚期食管癌患者的临床效果被引量：2
- 2020年
- 目的探讨直线加速器放疗治疗晚期食管癌患者的临床效果。方法选取2018年2月至2019年10月江西省赣州市人民医院收治的94例晚期食管癌患者,随机分为对照组和试验组,每组47例。对照组采用单纯化疗,试验组在对照组基础上采用直线加速器放疗,评价两组的临床疗效,并比较不良事件发生情况。结果试验组治疗有效率高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);试验组不良事件发生率稍高于对照组,但差异无统计学意义(P>0.05)。结论运用直线加速器放疗治疗晚期食管癌患者的疗效确切,且不会增加安全性。
- 杨磊
- 关键词：肿瘤分期直线加速器放疗
