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中国生物医学工程学报  2022, Vol. 41 Issue (2): 224-237    DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2022.02.011
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用于肿瘤调强放射治疗影像分析与转换的深度学习方法
刘国才1,2#*, 顾冬冬1, 刘骁1, 刘劲光1, 刘焰飞1, 张毛蛋1
1(湖南大学电气与信息工程学院,长沙 410082)
2(机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心,长沙 410082)
Deep Learning Methods for Image Analysis and Synthesis for Intensity Modulated Radiotherapy:a Review
Liu Guocai1,2#*, Gu Dongdong1, Liu Xiao1, Liu Jinguang1, Liu Yanfei1, Zhang Maodan1
1(College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China)
2(National EngineeringResearch Center for Robot Visual Perception and Control Technology, Changsha 410082, China)
全文: PDF (878 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 癌症已成为严重威胁人类健康的主要公共卫生问题。60%~70%的癌症患者需要进行放射治疗。调强放疗是当前主要的临床放疗技术。对近几年基于深度学习的影像分析与转换方法在肿瘤调强放疗计划中的应用进展及关键技术进行综述,包括计算机断层扫描(CT)、锥形束CT(CBCT)、磁共振成像(MRI)、正电子发射断层扫描(PET)引导的肿瘤调强放疗技术应用现状与发展趋势,肿瘤CT/CBCT/MRI/PET影像放疗靶区分割、影像配准以及转换深度卷积神经网络、生成对抗网络的有监督或无监督学习方法,并对未来的研究方向进行展望。
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作者相关文章
刘国才
顾冬冬
刘骁
刘劲光
刘焰飞
张毛蛋
关键词 医学图像分割医学图像配准医学图像转换深度学习肿瘤调强放疗    
Abstract:Cancer is a common problem that seriously threatens human health. 60% to 70% of cancer patients need radiotherapy. Currently intensity modulated radiotherapy (IMRT) is one main radiotherapy technique that is widely applied in clinics. This paper reviewed deep learning methods, key technologies and future directions for IMRT, including clinical CT/CBCT/MRI/PET-guided IMRT technologies, and supervised or unsupervised deep convolutional neural networks or generative adversarial networks for the segmentation, registration and image-to-image translation of CT/CBCT/MRI/PET images of tumors.
Key wordsmedical image segmentation    medical image registration    image-to-image translation    deep learning    intensity modulated radiotherapy
收稿日期: 2020-11-16     
PACS:  R318  
基金资助:国家自然科学基金(62071176, 61671204,61271382);湖南省科技计划重点研发专项(2016WK2001)
通讯作者: *E-mail: lgc630819@hnu.edu.cn   
作者简介: #中国生物医学工程学会会员
引用本文:   
刘国才, 顾冬冬, 刘骁, 刘劲光, 刘焰飞, 张毛蛋. 用于肿瘤调强放射治疗影像分析与转换的深度学习方法[J]. 中国生物医学工程学报, 2022, 41(2): 224-237.
Liu Guocai, Gu Dongdong, Liu Xiao, Liu Jinguang, Liu Yanfei, Zhang Maodan. Deep Learning Methods for Image Analysis and Synthesis for Intensity Modulated Radiotherapy:a Review. Chinese Journal of Biomedical Engineering, 2022, 41(2): 224-237.
链接本文:  
http://cjbme.csbme.org/CN/10.3969/j.issn.0258-8021.2022.02.011     或     http://cjbme.csbme.org/CN/Y2022/V41/I2/224
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