HaN-Seg:頭頸部のリスクのある臓器のCTおよびMRセグメンテーションの課題。

原題
HaN-Seg: The head and neck organ-at-risk CT and MR segmentation challenge.
背景:本研究は,計算機トモグラフィー(CT)と磁気共鳴(MR)画像からの情報を用いて,頭頚部(HaN)放射線治療のための自動セグメンテーション法を強化することを目的とした。
方法:タスクは、14のテストケースでHaN領域の30のリスク臓器(OAR)を自動的にセグメント化することであった。各症例は1枚の造影CTと1枚のMR画像で構成され、最大30枚の対応する参照OARマスクを用いた。性能はダイス類似係数とハウスドルフ距離を用いて測定した。
結果:23チームのうち7チームが方法を提出し、U-Netアーキテクチャを用いて76.9%のダイス類似係数と3.5 mmのハウスドルフ距離を達成した。
結論:この課題は臨床シナリオをシミュレートし、自動セグメント化における将来の研究のためのベンチマークを設定した。最高のパフォーマンスを発揮したチームは、観察者間の合意を上回るセグメンテーションパフォーマンスを達成した。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2024.110410
PMID: 38917883
Open Access