摘要
摘要目的在U-net卷积神经网络基础上设计出混合注意力U-net (HA-U-net)网络用于全脑全脊髓临床靶体积(CTV)自动勾画，并与U-net自动分割模型分割结果进行比较。方法研究回顾了110例全脑全脊髓患者数据，选择80例用于训练集，10例用于验证集，20例作为测试集。HA-U-net以U-net为基准网络，在U-net网络输入端加入双注意力模块，同时在跳跃连接中加入注意力门模块来建立全脑全脊髓CTV自动勾画网络模型。评估参数为戴斯相似性系数、豪斯多夫距离和精确率。结果HA-U-net网络得到戴斯相似性系数为0.901±0.041，豪斯多夫距离为(2.77±0.29) mm，精确率为0.903±0.038，结果均优于U-net网络分割结果(均P<0.05)。结论HA-U-net卷积神经网络可以有效提升全脑全脊髓CTV自动分割的精度，有助于医生提高工作效率与勾画一致性。
出版日期
2022年12月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
