外部ビーム放射線療法による局所前立腺内ブーストのために、人工知能でセグメント化された優位な前立腺内病変を利用する可能性を評価する。

原題
Assessing the feasibility of utilizing artificial intelligence-segmented dominant intraprostatic lesion for focal intraprostatic boost with external beam radiation therapy.
背景:磁気共鳴画像法(MRI検査)での前立腺内の肉眼的腫瘍体積(GTV)の描写における変動性は、課題となり得る。本研究は、深層学習人工知能(AI)セグメント化GTVが、放射線腫瘍医(RO)によって描写されたGTVと同等の放射線療法の前立腺内ブーストを達成できるかどうかを評価することを目的とした。
方法:この研究には、MRI検査に続いて放射線治療を受けた124人の患者が含まれていた。AIアルゴリズムは89人の患者で訓練され、前立腺病変を有する35人の患者でテストされた。5つの追加のROは、テストセット上で独立してGTVを描写した。病変の検出可能性と精度をAIとROの間で比較した。外照射療法(EBRT)計画を作成し、観察者間で比較した。
結果:AI GTVは病変レベルで82.6%の感度と86.4%の陽性予測値を示した。AIとROの間の精度の差は、すべての観察者によって相互に同定されたGTVでは有意ではなかった。RO 5例中2例のみがAIと比較してGTV用量が有意に異なっていた。偽陰性病変はより低いGTV用量と関連していた。
結論:AIセグメント化GTVは前立腺内ブーストの可能性を示すが、偽陰性病変に関しては注意が必要である。さらなる前向き評価が必要である。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2023.07.029
PMID: 37517600