《表1 基于机器学习的NPC分割研究总结》

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《机器学习在鼻咽癌影像分析中的研究进展》

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目前临床上对NPC肿瘤的影像分割大多由医生手动进行，耗时耗力且具有主观性。通过机器学习等图像处理技术在NPC影像上实现了肿瘤自动或半自动分割，能够减轻医生的工作量，提高诊疗效率。目前，在相关研究文献中所处理的图像主要来源于MRI、CT、鼻内镜。机器学习在NPC影像分割研究中常用的分割性能评价指标有敏感度、精确度、特异度、准确度、阳性预测值、Dice相似系数（Dice similarity coefficient，DSC）等（表1）。