MRIガイド下およびCBCTガイド下オンライン適応放射線療法のためのドメイン適応を用いた効率的なセグメンテーション。

原題
Efficient segmentation using domain adaptation for MRI-guided and CBCT-guided online adaptive radiotherapy.
背景:適応放射線療法(ART)のための関心領域(ROI)の描写は、時間と労力を要する。
目的:本研究は、MRIガイド下ARTおよびコーンビームCTガイド下ARTのための効率的なセグメンテーション法を開発することを目的とした。
方法:この研究には、MRI検査ガイド下ARTの前立腺癌患者242人とCBCTガイド下ARTの上咽頭癌患者530人が含まれていた。35人の膵癌患者からのCBCTの公開データセットも使用された。2つの領域適合法を用いて、計画CTからMRI検査またはCBCTへの特徴を学習し、適応させた。大規模なデータセットを用いて一般化されたセグメンテーションモデルを訓練し、個々の患者に対して個別化されたモデルを確立した。
結果:提案した方法は、他の方法と比較して、より良い、または同等の性能を達成した。
結論:個別化モデリングアプローチは、ARTのセグメンテーションの精度を改善した。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2023.109871
PMID: 37634767