原題
Automated vertebral identification and localization for enhanced radiotherapy patient setup.
背景:椎体は放射線療法における患者の位置決めに重要であるが、手動による同定は誤りにつながる可能性がある。本研究は、画像化における正確な椎骨同定のための自動化技術を導入し、位置決めプロセスを改善することを目的とした。
方法:nnU-Netベースのモデルを利用して、本研究では、臨床スキャンを含む1,053のトレーニングデータセットと893のテストデータセットを分析した。解剖学的特徴と異常に焦点を当てて、精度を改善するために4段階の後処理手順を適用した。
結果:この方法は、公開データセットで97.99%、臨床データセットで99.76%の識別率を達成し、平均位置決め誤差はそれぞれ1.64 mmと1.74 mmであった。
結論:この自動化技術は椎骨同定の精度を高め、放射線治療ワークフローを改善し、貴重な臨床ツールとして役立つ可能性がある。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.110939
PMID: 40378894
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