基于深度学习技术的放疗靶区自动勾画系统设计与功能实现  

作　　者：王斌 

机构地区：[1]南京医科大学附属淮安第一医院,江苏淮安223300

出　　处：《电脑知识与技术》2024年第30期25-27,共3页Computer Knowledge and Technology

摘　　要：为提高医务人员工作效率,满足患者及时、高效、精确治疗的需求,引入了一套基于危及器官(Organ At Risk,OAR)自动分割以及器官和组织三维重建等技术的放疗靶区自动勾画系统。该系统采用C++、Python、JavaScript、HTML、CSS等主流编程语言和脚本语言开发,基于可扩展的B/S软件架构,使用对象关系型数据库,支持超过100个客户端并发,系统的安全性、稳定性、响应速度等性能指标有效满足了临床科室的使用需求。该系统能辅助医生在放疗前完成对肿瘤及相关器官和组织的轮廓勾画,医生利用系统分析处理后的影像信息,确定肿瘤靶区和OAR的边界,为患者制订个性化放射治疗计划提供了依据。系统的应用提高了临床肿瘤靶区勾画的效率、精准度和患者满意度,改善了医患关系,提升了放疗科医疗、教学、科研等各项工作的质效。

关 键 词：深度学习 放疗 自动勾画 危及器官 大体肿瘤体积 临床肿瘤体积 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]