正確な物体の位置特定は、ディープラーニングにおける食道の自動セグメンテーションを容易にする。

原題
Accurate object localization facilitates automatic esophagus segmentation in deep learning.
背景:本研究では、最初に物体の位置を特定し、次にセグメンテーションを実行するという2段階の戦略を用いて、ディープラーニングにおける自動食道セグメンテーションの精度を改善しようとした。
方法:100の胸部コンピュータ断層撮影スキャンを用いた。食道をセグメント化するために訓練された3D U-netおよび2D U-net_coarseモデルを用いて、修正CenterNetを用いて食道中心の位置を特定した。性能はダイス係数と95%ハウスドルフ距離で解析した。
結果:3つのモデルは、それぞれ0.77、0.81、および0.82の平均ダイス係数と、6.55、3.57、および3.76の95%ハウスドルフ距離を示した。3Dモデルはより多くのオブジェクトを見逃したが、ミスは少なかった。
結論:2段階戦略で正確な物体位置を用いることは、特に結果が悪い症例において、ロバスト性を高め、食道描出能を改善した。
Journal: Radiat Oncol (CiteScore 2022: 6.6)
DOI: 10.1186/s13014-024-02448-z
PMID: 38735947