南方医科大学学报

作者：卓俐, 曾敏, 谭顺谦, 梁涛, 肖巍魏, 甄鑫

单位：1.南方医科大学生物医学工程学院，广东 广州 510515；2.中山大学肿瘤防治中心//华南肿瘤学国家重点实验室//肿瘤医学省部共建协同创新中心，广东 广州 510060

关键词：直肠癌,活跃骨髓,扩散模型,生成对抗网络,图像分割,

基金：国家自然科学基金(82572381);国家自然科学基金(82573772);国家自然科学基金青年基金(62106058);广东省自然科学基金(2024A1515012100)

目的 建立基于扩散循环一致性生成对抗网络的骨盆活跃骨髓（ABM）分割方法，突破传统解剖图谱方法个体化精度不足的技术瓶颈。 方法 收集253例患者骨盆PET-CT数据，构建三阶段级联跨模态学习框架实现从CT到个体化ABM精准识别。首先通过循环一致性生成对抗网络建立CT-PET双向映射，采用9个残差模块学习跨模态特征关系。设计条件扩散模块基于1000步马尔可夫链实现渐进去噪，融合双向交叉注意力机制动态整合解剖与功能信息。最后构建多尺度渐进式特征金字塔分割网络，在4个尺度层级累积多模态特征实现ABM区域分割。采用峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）、归一化均方误差（NMSE）评估图像合成质量，Dice相似系数（DSC）、平均对称表面距离（ASSD）评估分割性能。 结果 本方法均优于现有方法，PSNR达到26.42±0.63 dB，SSIM达到0.894±0.011，NMSE降至0.0235±0.0026。在ABM分割任务中，平均Dice系数达到0.777±0.023，ASSD降至3.52±0.41 mm。 结论 与传统方法相比，该方法显著提高了个体化分割精度，适用于直肠癌个体化骨髓保护放疗的临床应用。

来源：2026年第1期

《南方医科大学学报》期刊编辑部

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