简介:摘要:本文先描述了虚拟现实技术的含义、特点以及类别,列举了当前虚拟现实技术在教育方面的运用。然后较为完善的分析了虚拟现实技术语言的工作原理、主要特征以及虚拟现实技术语言的语法组成。接着研究了虚拟现实技术融入到摄影技术课程教学里的可操作性,然后研究了利用虚拟现实技术语言的摄影构图构建,利用关于研发案例的技术研究以及研发环节的详细说明,找到了利用虚拟现实技术语言研发实例的基本方式以及研发步骤,给利用虚拟现实技术虚拟现实的研发带来了参考以及借鉴的作用。
简介:摘要目的基于三维(3D)U-net深度学习模型,建立预测CT引导下宫颈癌近距离治疗计划的3D空间剂量分布。方法2021年4-9月收集114例宫颈癌患者三维近距离放疗计划(处方剂量6 Gy)组成数据集,按84∶11∶19划分为训练集、验证集、测试集。利用3D U-net模型进行500次(epoch)训练,分别评估测试集病例体素级的平均剂量偏差(MDD)与绝对剂量偏差(MADD)、等剂量面包围体积的戴斯系数(DSC)、处方剂量适形度指数(CI)、高危临床靶区(HRCTV)的D90和平均剂量Dmean、膀胱、直肠、小肠、结肠的D1 cm3与D2 cm3剂量学参数。结果测试集中19例患者的3D剂量矩阵MDD与MADD分别为-0.01±0.03和(0.04±0.01)Gy。50%到150%处方剂量的DSC在0.89到0.94之间,处方剂量CI为0.70±0.04。HRCTV的D90的平均偏差为2.22%,Dmean的偏差为-4.30%。膀胱、直肠、小肠、结肠的D1 cm3与D2 cm3最大偏差分别为2.46%和2.58%。模型预测平均耗时2.5 s。结论本研究实现了一种基于3D U-net的预测宫颈癌3D剂量分布的深度学习模型,为宫颈癌近距离治疗自动化设计奠定基础。