引言
危及器官与肿瘤靶区的精准勾画是放疗方案制定的核心基石，直接关系疗效与患者正常组织保护。传统完全依赖高年资医生手动勾画，普遍存在耗时长、成本高、精度波动大及多模态图像融合困难等痛点。
PART1
合作成果
针对上述临床痛点，北京大学肿瘤医院与医智影科技有限公司（MedicalMind）联合组建专项研发团队，聚焦鼻咽癌、乳腺癌、肺癌、直肠癌、宫颈癌等高发癌种，开展危及器官与肿瘤靶区自动分割技术的专项研究。双方累计产出多篇高水平学术论文及核心技术专利，并通过多轮临床数据验证与算法迭代，目前多款AI分割模型已正式落地临床，实现常态化应用。
PART2
技术亮点：双模态融合破解直肠癌靶区勾画难题
针对直肠癌CT单模态图像中靶区上下界难以精准定位的行业痛点，研发团队创新性地提出了一种结合MR影像引导CT影像的双模态靶区分割框架。该方案通过融合MR与CT影像信息，实现了显著优于传统方案的精度提升（p<0.05），关键量化指标如下：
关键量化指标）
Dice相似系数（DSC）
高达 0.876 ± 0.076，靶区重合度远优于常规自动分割模型。
95%豪斯多夫距离（95HD）
低至 5.790 ± 3.001 mm，边界误差极小。
敏感性及特异性
敏感性0.871 ± 0.121，特异性：0.953 ± 0.035，可精准识别肿瘤靶区，同时有效规避正常组织误分割。
上述成果已充分满足临床精准诊疗的严格要求，标志着AI在复杂靶区分割领域迈出了坚实的一步。
PART3
价值总结
此次合作的成功落地，不仅验证了医智影AI技术在临床环境中的高精度与高可靠性，也为后续更广泛癌种的自动化诊疗方案奠定了坚实基础。双方将持续深化合作，推动更多创新成果惠及患者。
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