利用医学相似性指数评价放疗中靶区自动勾画效果的可行性研究

摘要

目的 探究使用基于双向局部距离的医学相似指数(medical similarity index,MSI)评价医学影像自动分割结果的可行性.方法 以医生手动勾画的鼻咽癌中低危临床靶区为感兴趣区,分别利用基于图集和基于深度学习的方法获得自动勾画轮廓,计算自动勾画与手动勾画在多种惩罚系数下的MSI和Dice相似性系数(Dice similarity coe?cient,DSC),对比分析MSI和DSC的差异.结果 基于图集和基于深度学习的自动勾画的DSC分别为0.73和0.84,不同惩罚系数下的MSI可分别在0.29～0.78和0.44～0.91之间变动.结论 使用MSI评估自动勾画结果是可行的,通过惩罚系数的设置,能反映欠勾画和过勾画等现象,提高医学影像轮廓相似度评估的敏感度.