原題
Development and external validation of a multi-task feature fusion network for CTV segmentation in cervical cancer radiotherapy.
背景:正確な臨床標的体積(CTV)セグメンテーションは、子宮頸癌における効果的な放射線療法に不可欠であるが、腫瘍細胞の広がりや画像の限界などの課題がこのプロセスを妨げている。
方法:遠隔情報注意モジュールを備えた二重分岐アーキテクチャを特徴とするマルチタスク特徴融合ネットワーク(MTF-Net)を開発した。3つのセンターからのデータをトレーニング、検証、および独立したテストに使用し、MTF-Netのパフォーマンスを商用ソフトウェアと比較した。
結果:MTF-Netは、内部で84.67%、外部で77.51%のDiceスコアを達成し、いくつかの指標で商用ソフトウェアを上回った。
結論:MTF-Netは、子宮頚癌放射線治療計画におけるCTVセグメンテーションの優れたツールとして有望である。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2024.110699
PMID: 39733971
コメント