計画CTを用いた中咽頭癌放射線療法のためのビジョントランスフォーマーベースのマルチラベル生存予測。

原題
Vision Transformer-Based Multi-Label Survival Prediction for Oropharynx Cancer Radiotherapy Using Planning CT.
背景:中咽頭癌(OPC)の信頼できる包括的な予後モデルは、個別化治療を改善する可能性がある。本研究は、OPC患者の放射線療法のための複数の関連するエンドポイントを予測するために、マルチモーダル入力を用いたビジョントランスフォーマーベース(VItベース)モデルを開発することを目的とした。
方法:研究者らは、512人のOPC患者の公的に利用可能なデータセットを使用した。入力データは、計画CT画像、一次肉眼的腫瘍容積マスク、および16の臨床変数で構成されていた。このモデルでは、深い画像特徴抽出のためにViTモジュールを使用し、相関学習のために4つのマルチタスクロジスティック回帰層を使用した。
結果:このモデルは、単一モダリティモデルおよび単一ラベルモデルと比較して、イベントまでの時間および時間特異的バイナリ予測において優れたパフォーマンスを示した。また、高リスクおよび低リスクの患者群を特定するのにも役立った。
結論:OPCに対する複数のラベルを同時に予測する最初のモデルは、既存のモデルと比較して優れた予後能力を示し、個別化された治療計画における有益な応用を示唆した。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2023.10.022
PMID: 37939732