原題
MedNext-Insight Model for Automated Metabolic Tumor Volume Delineation on Computed Tomography and Prognostic Value in Nasopharyngeal Carcinoma.
背景:PETなしのルーチンCTで代謝腫よう容積(MTV)を描写するディープラーニングモデルを開発し、鼻咽頭癌(NPC)におけるその予後的価値を試験する。
方法:トレーニング/検証/テストに分割されたレトロスペクティブな392人の患者コホート(2021人);PETで登録されたCTからのGT_MTV(SUV>2.5)。デュアルウィンドウCTとDice-Focal lossを用いた7層のMedNext-Insightモデルは、CT単独からMTVを予測した。nnUNetV2、Pix2Pix、3D-CycleGANと比較した。イベントフリー生存率のCoxモデルで使用された予測およびグラウンドトゥルースMTVからの放射線学的特徴;時間的検証(2022、n=135)では計画CTを使用した。
結果:MedNext-Insightは最高のDSC(0.808±0.110)と感度(P<0.05)を達成した。Pred_MTVレディオミクスは再現性があり(ICC中央値0.816)、GT_MTVと同様の予後C指数を示した(0.712対0.744、P=0.73)。MTVレディオミクスはGTVpよりも優れており、臨床変数ではC指数0.809に達し、時間的検証は安定していた。
結論:MedNext-Insightは、ルーチンCTでの正確なPETフリーMTV描出を可能にし、予後値を示し、効率的なリスク層別化とNPCにおける生物学的ガイド下適応放射線療法の可能性を支持した。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2026.05.005
PMID: 42144163
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