原題
The Role of Low-Energy Virtual Monoenergetic Images Derived From Dual-Energy Computed Tomography in Tumor Segmentation for Head and Neck Radiation Therapy: A Contouring Study.
背景:CT上の限られた軟部組織コントラストは頭頚部(HN)腫瘍セグメンテーションを複雑にし、二重エネルギーCT(DECT)仮想単一エネルギー画像(VMI)は可視化を改善する可能性がある。
方法:VMI(40-60 keV)はCNRと医師の選択により評価し、50 keVを選択した。6名の医師が120 kVp、50 keVのVMI、MRI検査の順に16名の患者に対してPET由来GTVを調整した。ダイス、ハウスドルフ、平均距離、容積、および定性的指標を記録した。
結果:50 keV VMIはより高いCNR(1.99対0.54)を示し、好まれた。50 keVを追加すると、GTV(平均+2.0 cm)が増加し、MRI検査との適合性が改善した。医師内のばらつきは減少したが、医師間のばらつきは変化しなかったか、わずかに増加した。頭蓋底への影響が少ない。
結論:50 keV VMIはHN腫ようの可視化を増強し、MRIとの一致を改善し、マルチモーダル放射線治療計画におけるそれらの使用を支持した。
Journal: Adv Radiat Oncol (CiteScore 2022: 4.5)
DOI: 10.1016/j.adro.2026.102089
PMID: 42382435
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