原題
Is Automatic Tumor Segmentation on Whole-Body (18)F-FDG PET Images a Clinical Reality?
背景:F-FDG PET/CT画像を用いた自動全身腫瘍セグメンテーションは、腫瘍診断を変革し、腫瘍負荷評価の精度と効率を改善している。
方法:この論説では、商用ツールや学術的な進歩を含む、人工知能におけるディープラーニングの進歩によって推進される自動化への移行をレビューする。
結果:データの多様性の複雑さ、検証要件、および実施のための今回のの課題における規制上の障害。しかしながら、癌管理における重要な指標としての代謝腫瘍体積および総病変解糖の使用は、その重要性を強調している。
結論:進歩にもかかわらず、自動化の臨床的利益をよりよく活用し、ワークフローを最適化し、腫瘍学における患者の転帰を改善するためには、学界、臨床医、および産業界の間のより大きな協力が不可欠である。
Journal: J Nucl Med (CiteScore 2022: 12.9)
DOI: 10.2967/jnumed.123.267183
PMID: 38844359
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