原題
Achieving accurate prostate auto-segmentation on CT in the absence of MR imaging.
背景:MRIは前立腺セグメンテーションのベンチマークであるが、CTベースの方法は、特に資源が限られた状況では、観察者のバイアスのために前立腺容積を約30%過大評価する可能性がある。
方法:この研究は、111人の前立腺放射線療法患者を対象とし、CTおよびMRI画像を分析した。登録されたCT-MRIセグメンテーションを用いてディープラーニング(DL)モデルを開発し、トレーニング、検証、およびテストセットにわたって評価し、2つの市販のDLモデルと比較した。
結果:提案されたDLモデルは、特に前立腺先端部でより良い精度を示し、幾何学的類似性が有意に改善され、ほとんどの輪郭は医師によって臨床的に許容可能であると評価された。
結論:本研究は、CTのみのデータを用いて前立腺セグメンテーションの精度を向上させるための効果的なアプローチを強調し、MRIのアクセシビリティにおける課題に取り組んでいる。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2024.110588
PMID: 39419353
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