《表1 IVGG16和DVGG16的网络结构》

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《卷积神经网络放疗计划剂量预测：两种解码器对比》

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CNN采用编码器-解码器构架，本研究基于VGG16的编码部分，分别采用插值和反卷积两种解码器，建立两种网络结构，用于端到端的放疗计划剂量预测，并对比两种解码器的性能（表1）。编码器的卷积层由多个3×3卷积滤波器和一系列的池化层组成，以进行特征提取。最大池化层用于提取图像的主要特征，并减小特征图的尺寸，因此在解码器部分需要恢复到原始空间大小。建立两种CNN解码器结构，一是采用全卷积双线性插值算法进行上采样，称为插值解码VGG16网络（Interpolation VGG16，IVGG16）；二是解码器采用改进的反卷积网络层，逐步恢复剂量分布的细节和相应的空间维度，进行参数计算，称为反卷积解码VGG16网络（Deconvolutional VGG16，DVGG16）。