原題
Results of an AI-Based Image Review System to Detect Patient Misalignment Errors in a Multi-Institutional Database of CBCT-Guided Radiotherapy Treatments.
背景:画像誘導放射線療法(IGRT)における患者の設定とアラインメントエラーに関するこれまでの知見は、エラー率を過小評価していると疑われる手作業による報告に依存している。より実用的な自動化されたアプローチは、ディープラーニングアルゴリズムを使用したバルクエラー検索のために設計された。
方法:スキャン位置合わせを解析するためにミスアライメントエラー検出アルゴリズムを開発した。680人の患者からのシミュレーションエラーを用いて訓練した。このアルゴリズムをDICOM Query and Retrievalソフトウェアと組み合わせて、データ検索と解析を自動化した。
結果:17,612件の登録のうち、7.7%がフラグ付きイベントであった。このアルゴリズムは、以前に報告された3つのエラーを検出し、4つの報告されていないエラーを特定した。さまざまな画像の不一致により、偽陽性が頻繁に発生した。
結論:このアルゴリズムはバルク画像レビューに有効であり、IGRTの安全性と精度を示し、全体のミスアライメントエラー率は1分画当たり0.04%であった。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2024.02.065
PMID: 38485098
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