原題
Urethra contours on MRI: Multidisciplinary consensus educational atlas and reference standard for artificial intelligence benchmarking.
背景:尿道は前立腺放射線療法において推奨される回避構造であるが、画像で同定することは困難であり、グラウンドトゥルースの欠如は自動化ツールの検証を制限する。
方法:4名のサブスペシャリスト放射線科医が、参照基準として71名の患者(6施設)のMRI検査でコンセンサス尿道輪郭を作成した。ディープラーニングモデルは、独立した151人の患者データセットでトレーニングされた。Dice、尿道被覆率、および最大2D(軸)ハウスドルフ距離を用いて、パフォーマンスを医師と比較した。4例は国際的な医師の研究と重複していた。
結果:PURE-MRI検査の4例では、AIはほとんどの医師を上回っていた(Dice中央値0.41対0.33、カバー率81%対36%、最大2D HD 1.8 mm対1.6 mm)。完全な参照セットでは、AI Dice 0.40、カバー率89%、最大2D HD 2.0 mmであった。
結論:集学的ベンチマークが確立された。このモデルは専門家と同等に機能し、施設間で一般化され、放射線治療計画および線量毒性研究における尿道セグメンテーションのための臨床意思決定支援ツールとして有望である。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.111231
PMID: 41429726
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