原題
Deformable Point Cloud Registration-Based Bidirectional Local Distance (DPCR-BLD): A Methodology for Systematic Evaluation and Visualization of Local Disagreements in Clinical Auto-Contouring.
背景:自動セグメンテーションの変動性は、グローバルメトリックが見逃す局所的な異方性輪郭の不一致を引き起こす。
方法:DPCR-BLDを開発した:参照および自動生成された点群上の両方向の局所距離を計算し、不一致を伝播するためにコヒーレント点ドリフトを介して輪郭を変形可能に登録し、2つのレトロスペクティブデータセット(73の構造、1,785人の患者)で検証した。自動外れ値検出器は、閾値を超えた点をカウントする。
結果:DPCR-BLDは、例えば、脳幹の中央部の輪郭が過剰であり、周辺部の輪郭が約1 mm不足しているなど、系統的な局所編集をマッピングする。主な編集は、前立腺32.9%、精嚢23.5%、脳幹18.7%であった。テンプレートの選択による影響は最小限であった。
結論:DPCR-BLDは局所的な輪郭の差を空間的に同定し、外れ値にフラグを立てる;前向きな臨床的有用性についてはさらなる研究が必要である。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2026.01.009
PMID: 41558556
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