李金凯，王沛沛，曹远东，李彩虹，昌志刚，顾霄寰，李丹明，孙新臣

江苏省人民医院/南京医科大学第一附属医院 放疗科，江苏 南京 210029

引言

精确勾画肿瘤靶区和危及器官（Organs at Risk，OARs）是实现精准放射治疗的根本保障[1-2]。现阶段，肿瘤靶区和OARs的轮廓线勾画主要由经验丰富的临床医生手动完成，但人工勾画耗时较长效率较低，且极度依赖勾画医生的临床经验，在不同医生或不同患者之间勾画结果存在较大差异。因此，临床工作中特别期待有智能的、快速的自动分割算法来实现肿瘤靶区和OARs的自动勾画。目前，临床上应用较多的主要是基于图谱库（Atlas）的自动分割软件[3-4]，其勾画精度主要取决于目标图像和Atlas之间的相似性。鉴于人体解剖多样性和形变配准精度的限制，基于Atlas自动分割的轮廓常常需要大量的人工修正。近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）尤其是机器学习、深度学习等AI技术在医疗领域取得了巨大进步，在疾病诊断、病灶识别和分割等方面均表现出巨大的应用潜力[5-8]。

AccuContour精确自动勾画软件是由Manteia（中国）公司研发的一种基于多种神经网络结构和深度学习算法的自动勾画工具，用于在CT图像上绘制放射治疗计划所需的全身60多个OARs自动勾画，以及数个癌种的GTV自动勾画。本研究利用基于AI技术的自动勾画软件AccuContour对头颈部位的OARs进行智能勾画，评估其勾画的准确度及适用性，为正式投入临床应用提供理论参考。

1 材料与方法

1.1 一般资料

选取2019年6月至2020年1月在南京医科大学第一附属医院（江苏省人民医院）行放射治疗的10位鼻咽癌肿瘤患者，年龄28～71岁，中位年龄53岁；……