检索结果-内蒙古大学图书馆

中华放射肿瘤学杂志 2024年第8期33卷 778-783页

作者：曹德政倪昕晔南京医科大学附属常州第二人民医院放疗科/江苏省医学物理工程研究中心/南京医科大学医学物理中心实验室/常州市医学物理重点实验室常州213003

近距离放射治疗是与外部放射治疗相对应的一种放疗方式,因其可以对病灶区域实现更高的放射剂量并更好地保护危及器官而得到广泛应用。但近距离放射治疗工作流程耗时较长,可能会造成患者的不适、施源器或插值针的位移、器官的变化。近年... 详细信息

近距离放射治疗是与外部放射治疗相对应的一种放疗方式,因其可以对病灶区域实现更高的放射剂量并更好地保护危及器官而得到广泛应用。但近距离放射治疗工作流程耗时较长,可能会造成患者的不适、施源器或插值针的位移、器官的变化。近年来,深度学习技术在医学领域取得了巨大的成功,为实现近距离放射治疗自动化、提高放疗精度、确保放疗计划安全有效提供了新的思路。本文综述了深度学习在近距离放射治疗中的分割、图像配准、施源器重建、剂量预测和计划优化以及质量保证方面的研究进展,以供临床工作参考。

关键词：近距离放射疗法深度学习放射疗法,图像引导人工智能

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放射治疗中肺部肿瘤运动轨迹预测研究现状

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中华放射医学与防护杂志 2024年第11期44卷 979-984页

作者：张宇涛倪昕晔南京医科大学附属常州第二人民医院放疗科江苏省医学物理工程研究中心南京医科大学医学物理中心实验室常州市医学物理重点实验室常州213003

在放射治疗过程中,由于患者的呼吸作用,肺部肿瘤会发生位移,导致放射线难以精准照射靶区。这不仅会对周围健康组织的生理结构造成损伤,还会降低治疗的效果。因此,精确预测肿瘤的运动轨迹并实时调整治疗束的位置显得尤为重要。目前,预测... 详细信息

在放射治疗过程中,由于患者的呼吸作用,肺部肿瘤会发生位移,导致放射线难以精准照射靶区。这不仅会对周围健康组织的生理结构造成损伤,还会降低治疗的效果。因此,精确预测肿瘤的运动轨迹并实时调整治疗束的位置显得尤为重要。目前,预测肺部肿瘤运动轨迹的方法主要分为两大类:基于标记物的预测和无需标记物的预测。本综述将讨论这两种预测方法的研究进展,分析其基本原理、应用场景、当前面临的挑战以及未来的发展趋势。期望能够为相关领域的研究人员和临床医生提供一个较为全面的视角,以推动肺部肿瘤放射治疗的改进和优化。

关键词：呼吸运动肺部肿瘤预测肿瘤运动轨迹精准放疗

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基于多深度相机的三维重建技术在放疗中的应用

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中华放射肿瘤学杂志 2024年第1期33卷 49-55页

作者：张赛李春迎张恒倪昕晔南京医科大学附属常州第二人民医院放疗科江苏省医学物理工程研究中心南京医科大学医学物理研究中心江苏省常州市医学物理重点实验室常州213003

目的评估基于多深度相机的三维重建技术用于放射治疗患者日常定位的可行性。方法使用3个Intel RealSense D435i相机,经过感兴趣区域提取、滤波、配准、拼接等过程,实时融合点云,重建患者的真实光学3D表面。重建后的表面与定位CT体表外... 详细信息

目的评估基于多深度相机的三维重建技术用于放射治疗患者日常定位的可行性。方法使用3个Intel RealSense D435i相机,经过感兴趣区域提取、滤波、配准、拼接等过程,实时融合点云,重建患者的真实光学3D表面。重建后的表面与定位CT体表外轮廓配准以完成定位。本文使用多个模体验证系统可行性,以及头颈部患者5例、胸部患者10例、骨盆部患者5例验证临床可行性。采用配对t检验分析各组数据。结果系统运行时间为0.475 s,可达到临床上实时监测要求。模体实验中配准六维误差分别为左右(1.00±0.74)mm、头脚(1.69±0.69)mm、腹背(1.36±0.87)mm、偏转角0.15°±0.14°、俯仰角0.25°±0.20°、翻滚角0.13°±0.13°。在实际患者摆位中平均摆位误差为左右(0.77±0.51)mm、头脚(1.24±0.67)mm、腹背(0.94±0.76)mm、偏转角0.61°±0.41°、俯仰角0.69°±0.55°、翻滚角0.52°±0.35°,平移误差在2.8 mm以内,其中骨盆区域摆位误差最大。结论多深度相机实时三维重建技术适用于放疗患者定位,该方法定位准确,可检测患者位置的微小移动,满足放疗要求。

关键词：放射疗法三维重建六维误差实时监测深度相机

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基于超声影像组学联合临床病理学特征预测乳腺癌Ki-67表达状态

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中华超声影像学杂志 2024年第2期33卷 165-173页

作者：张恒张赛赵彤李晓琴周晓莉倪昕晔南京医科大学附属常州第二人民医院放疗科、江苏省医学物理工程研究中心、南京医科大学医学物理研究中心江苏省常州市医学物理重点实验室常州213003 南京医科大学附属常州第二人民医院超声科常州213003 南京医科大学附属常州第二人民医院病理科常州213003

目的探讨基于超声影像组学联合临床病理学特征预测乳腺癌患者肿瘤增殖细胞核抗原67(Ki-67)表达状态的可行性。方法回顾性分析2018年1月至2022年2月在南京医科大学附属常州第二人民医院接受二维超声和Ki-67检查的乳腺癌患者。其中来自城... 详细信息

目的探讨基于超声影像组学联合临床病理学特征预测乳腺癌患者肿瘤增殖细胞核抗原67(Ki-67)表达状态的可行性。方法回顾性分析2018年1月至2022年2月在南京医科大学附属常州第二人民医院接受二维超声和Ki-67检查的乳腺癌患者。其中来自城中院区的427例患者按照8∶2的比例随机划分为训练集和验证集, 来自阳湖院区的229例患者作为独立的外部测试集。从二维超声图像的感兴趣区域提取影像组学特征, 采用Mann-WhitneyU检验、递归特征消除以及最小绝对收缩和选择算子进行特征降维并建立影像组学评分(Rad-score)。随后, 采用单/多因素逻辑回归分析, 根据Rad-score和临床病理学特征构建联合预测模型。使用ROC曲线下面积(AUC)、校准曲线和决策曲线分析以评估模型性能和实用性。结果联合模型在训练、验证和测试集中预测乳腺癌Ki-67表达状态的AUC分别为0.858、0.797、0.802, 均优于影像组学(0.772、0.731、0.713)和临床模型(0.738、0.750、0.707)。校准曲线和决策曲线分析表明联合模型具有良好的校准度和临床价值。结论基于超声影像组学和临床病理学特征的联合模型能够有效预测乳腺癌Ki-67表达状态, 有望成为Ki-67检测的非侵入性工具, 并为临床医生提供重要的辅助诊断和治疗决策依据。

关键词：超声检查影像组学乳腺癌肿瘤增殖细胞核抗原67

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影像组学在放射治疗中的研究现状

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临床放射学杂志 2025年第4期44卷 767-773页

作者：张恒宋林涛曹德政(综述) 倪昕晔(审校) 南京医科大学附属常州第二人民医院放疗科常州213003 江苏省医学物理工程研究中心南京医科大学医学物理研究中心常州市医学物理重点实验室

放射治疗(放疗)是癌症治疗的关键手段,通过使用高能射线杀死或抑制肿瘤细胞的生长[1]。然而,在传统的放疗过程中,由于无法精确感知和识别病变组织,往往需要较大的边界和余量来确保肿瘤得到足够的照射剂量,但这也增加了对周围正常组织的... 详细信息

放射治疗(放疗)是癌症治疗的关键手段,通过使用高能射线杀死或抑制肿瘤细胞的生长[1]。然而,在传统的放疗过程中,由于无法精确感知和识别病变组织,往往需要较大的边界和余量来确保肿瘤得到足够的照射剂量,但这也增加了对周围正常组织的损伤风险。为了改善放疗的精确性和疗效,逐渐开始出现了以图像引导放疗(image guided radiation therapy,IGRT)的方法。

关键词：周围正常组织图像引导放疗高能射线癌症治疗放射治疗影像组学照射剂量 IGRT

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肺癌立体定向放射治疗中的运动管理研究现状

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辐射研究与辐射工艺学报 2023年第3期41卷 27-37页

作者：曹楠楠倪昕晔南京医科大学附属常州第二人民医院放疗科常州213003 江苏省医学物理工程研究中心常州213003 南京医科大学医学物理研究中心常州213003 常州市医学物理重点实验室常州213003

立体定向放射治疗作为治疗临床上不适合手术或拒绝手术的早期非小细胞肺癌患者的首选方式,是一种分割次数较少、单次放疗剂量大的大分割放射治疗方法。因此,对靶区位置的精度及重复性具有较高要求。针对此,临床上采用影像引导技术、合... 详细信息

立体定向放射治疗作为治疗临床上不适合手术或拒绝手术的早期非小细胞肺癌患者的首选方式,是一种分割次数较少、单次放疗剂量大的大分割放射治疗方法。因此,对靶区位置的精度及重复性具有较高要求。针对此,临床上采用影像引导技术、合适的固定装置以及呼吸运动管理技术等辅助治疗来减小呼吸运动造成的影响。本文总结了这几种技术的研究现状,并基于各技术存在的问题对未来的研究方向进行了展望。

关键词：非小细胞肺癌立体定向放射治疗影像引导放射治疗运动管理技术固定装置

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深度学习脑肿瘤MRI图像分类研究进展

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磁共振成像 2023年第1期14卷 166-171,193页

作者：张恒张赛孙佳伟陆正大倪昕晔南京医科大学附属常州第二人民医院放疗科常州213003 江苏省医学物理工程研究中心常州213003 南京医科大学医学物理研究中心常州213003 常州市医学物理重点实验室常州213003

大数据环境下肿瘤病例为肿瘤的临床诊断提供了庞大的数据资源,同时人工智能技术的发展促进深度学习应用水平不断提升,推动肿瘤MRI图像的快速、精准分类进入深度学习时代。本文主要分为以下四个部分,第一部分针对目前主流的深度学习MRI... 详细信息

大数据环境下肿瘤病例为肿瘤的临床诊断提供了庞大的数据资源,同时人工智能技术的发展促进深度学习应用水平不断提升,推动肿瘤MRI图像的快速、精准分类进入深度学习时代。本文主要分为以下四个部分,第一部分针对目前主流的深度学习MRI图像分类模型:卷积神经网络、深度信念网络、深度残差网络、Vision Transformer展开综述。首先,阐述了各模型的历史沿袭、最初针对的问题及主要思想;其次,概括了模型的网络架构并探讨其在MRI图像分类上的最新应用;然后,分析了模型的特点、目前存在的局限及各自发展趋势。第二部分论述了一些影响分类性能的关键因素;第三部分提出了一些广泛使用的性能增强技术;文章最后讨论了深度学习分类MRI图像在临床实践中面临的主要限制,并对未来研究方向进行展望。本文的结果可为研究人员提供一个全面的比较,以及各种深度学习模型的有效性,有望促进脑肿瘤研究的进展。

关键词：深度学习脑肿瘤图像分类磁共振成像人工智能神经网络

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光学体表监测技术用于放射治疗的研究现状

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中国医学物理学杂志 2025年第3期42卷 288-294页

作者：杨佳豪李紫欣张赛倪昕晔南京医科大学附属常州第二人民医院放疗科江苏常州213003 江苏省医学物理工程研究中心江苏常州213003 南京医科大学医学物理研究中心江苏常州213003 常州市医学物理重点实验室江苏常州213003 江苏省常州市武进人民医院肿瘤科江苏常州213011

为了减少在放疗摆位过程中验证摆位误差所产生的额外辐射剂量,且进一步降低放疗摆位的误差和实时监控患者放疗期间的位移偏差,产生了无辐射无标记的体表监测技术。目前,被广泛应用的光学体表引导放射治疗技术也是基于体表监测用于放射... 详细信息

为了减少在放疗摆位过程中验证摆位误差所产生的额外辐射剂量,且进一步降低放疗摆位的误差和实时监控患者放疗期间的位移偏差,产生了无辐射无标记的体表监测技术。目前,被广泛应用的光学体表引导放射治疗技术也是基于体表监测用于放射治疗的一种。该系统主要通过光学成像设备作为工具对患者进行体表扫描、三维重建、实时监控等,辅助医师更精确地进行放射治疗。本文将从体表标记、三维表面成像系统和可移动设备3个方面对引导放射治疗的方法技术及研究成果进行阐述,并对未来的研究方向进行展望。

关键词：放射治疗体表监测体表标记三维表面成像系统可移动设备综述

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基于双次梯度联合改进Criminisi算法去除超声图像中的人工标记并修复图像的可行性

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中国医学影像技术 2023年第3期39卷 429-434页

作者：张钒奚谦逸李奇轩焦竹青倪昕晔常州大学微电子与控制工程学院江苏常州213164 南京医科大学附属常州第二人民医院放疗科江苏常州213003 南京医科大学医学物理研究中心江苏常州213003 江苏省医学物理工程研究中心江苏常州213003 常州市医学物理重点实验室江苏常州213003

目的观察基于双次梯度联合改进Criminisi算法去除超声图像中人工标记并修复图像的可行性。方法选取30幅二维声像图,图中均包含十字、箭头和/或文字标记,以20幅无标记图像作为参考。算法由标记提取模块及图像恢复模块两个部分组成,前者... 详细信息

目的观察基于双次梯度联合改进Criminisi算法去除超声图像中人工标记并修复图像的可行性。方法选取30幅二维声像图,图中均包含十字、箭头和/或文字标记,以20幅无标记图像作为参考。算法由标记提取模块及图像恢复模块两个部分组成,前者采用双次梯度最大连通面积方法,后者采用改进重加权Criminisi算法;以峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)作为指标评价修复图像的质量。结果基于双次梯度联合改进Criminisi算法可准确检出超声图像中的人工标记并生成掩模,用于去除标记、恢复图像。相比无标记图像,30幅超声图像提取的标记掩模的平均检测精度和平均错误发现率分别为0.96和0.63,修复图像的平均PSNR及SSIM分别为46.78 dB和0.99。结论基于双次梯度联合改进Criminisi算法可有效去除超声图像中的人工标记并修复图像。

关键词：超声图像标记提取图像修复

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医学图像分割的研究进展

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中国医学物理学杂志 2024年第8期41卷 939-945页

作者：黄仟甲张恒李奇轩曹德政焦竹青倪昕晔常州大学计算机与人工智能学院江苏常州213164 南京医科大学附属常州第二人民医院放疗科江苏常州213003 江苏省医学物理工程研究中心江苏常州213003 南京医科大学医学物理研究中心江苏常州213003 常州市医学物理重点实验室江苏常州213003

医学图像是医生对患者进行病情诊断和治疗规划的有力工具。现今对于医学图像的分割不再局限于手工分割方法,通过传统方法与深度学习方法来实现医学图像分割已经取得更好、更准确的结果。本文基于近年来一些较为出众的医学图像创新分割... 详细信息

医学图像是医生对患者进行病情诊断和治疗规划的有力工具。现今对于医学图像的分割不再局限于手工分割方法,通过传统方法与深度学习方法来实现医学图像分割已经取得更好、更准确的结果。本文基于近年来一些较为出众的医学图像创新分割方法进行综述,通过阐述深度学习方法如SAM、SegNet、MaskR-CNN和U-NET以及传统方法如活动轮廓模型、阈值分割模型创新等,对比各种图像分割方法的异同点,对医学图像分割方法做出总结与展望。以此来帮助学者们更好地了解目前的研究进展与未来的发展趋势。

关键词：医学图像分割深度学习阈值分割神经网络任意分割模型综述

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