原題
Deep Learning-Based Pelvic Vessel Auto-Segmentation for Standardized Lymph Node Delineation in Prostate Cancer Radiotherapy.
背景:前立腺放射線療法のための骨盤リンパ節CTVsにおける高い医師間変動;CTでの自動骨盤血管セグメンテーションはリンパ節描写を標準化できる。
方法:内枝を含む総腸骨動脈、外腸骨動脈および内腸骨動脈/静脈に対して手動で注釈を付けた50の非造影骨盤CT。データ分割30/20。ディープラーニングモデルはセグメンテーションを生成した;ダイス、95パーセンタイルハウスドルフ、および表面距離の中央値によって測定されたパフォーマンス。
結果:試験平均DSC 0.92(95%CI 0.91-0.92)、表面距離の中央値0.70 mm(0.55-0.86)、95番目のHD 9.88 mm(8.43-11.33)。
結論:自動セグメンテーションは医師の輪郭と一致し、解剖学的に誘導されたリンパ節CTV描出のための足場として役立つ可能性があり、外部検証と臨床評価が必要である。
Journal: Pract Radiat Oncol (CiteScore 2022: 4.6)
DOI: 10.1016/j.prro.2026.09.009
PMID: 42810617
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