原題
Multi-modal image confidence: a novel method for tumor and organ boundary representation.
背景:あいまいな腫よう境界とリスクのある臓器(OAR)は放射線療法における治療計画を複雑にする。
方法:本研究では、マルチモーダル画像信頼度(MMC)アルゴリズムを提示し、これは、マルチモーダル医用画像を利用して、関心領域(ROI)内の各ボクセルに対する信頼度測度を生成し、モデル訓練を必要とせずにROI境界と内部特徴の表現を強化する。
結果:鼻咽頭癌156例と神経膠腫1251例を評価した結果、MMCは病変の描出に正確であり、手動による描出と強い定量的一致を示した。
結論:MMCは、多様な解剖学的部位および画像診断法におけるROI境界を明確に同定し、放射線療法計画を改善するための有望なツールである。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2024.09.020
PMID: 39303999
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