造影CT画像に基づく食道癌における自動肉眼的腫瘍容積輪郭形成のための深層学習:多施設研究。

原題
Deep learning for automatic gross tumor volumes contouring in esophageal cancer based on contrast-enhanced CT images: a multi-institutional study.
背景:本研究は食道扁平上皮癌(ESCC)患者の腫よう容積の描写を支援し,放射線治療計画を支援するAIツールを開発し,検証することを目的とした。
方法:多施設研究では、580人のESCC患者のCT画像を使用した。3次元深層学習モデルを開発し、3つの検証コホートにおける専門家の評価に対して試験した。ラジオミックス分析も利用した。
結果:AIツールは有望な腫瘍輪郭描出能を示し、委員会認定の専門家の半数で輪郭描出能を有意に改善した。それは観察者の変動を37.4%-55.2%減少させ、輪郭描出時間を77.6%節約した。安定性と予測性能はラジオミックス分析で維持された。
結論:AIツールは腫ようの輪郭描出能を改善し、ラジオミクス解析を容易にし、ESCC患者における放射線療法治療計画とラジオミクス研究の可能性を強調した。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2024.02.035
PMID: 38432286