原題
Assessing multiple MRI sequences in deep learning-based synthetic CT generation for MR-only radiation therapy of head and neck cancers.
背景:本研究は、種々の磁気共鳴(MR)シーケンスが、頭頚部癌患者に対する深層学習に基づく合成コンピュータ断層撮影(sCT)生成の質にどのように影響するかを評価することを目的とした。
方法:26人の患者から12のMRシリーズを収集し、14のディープラーニングモデル(U-Netフレームワーク)をこれらの入力で訓練してsCTsを生成した。評価指標には、平均絶対誤差(MAE)、ダイス類似度係数(DSC)、およびガンマパス率が含まれた。
結果:すべてのMRシリーズを使用すると、最も低いMAE(80.5±9.9 HU)が得られたが、チャネルの増加は人工組織と輪郭精度の低下につながった。ディクソン画像を用いた造影前T1が最良の結果を与えた。
結論:この方法は頭頚部癌の臨床設定においてMRのみの放射線療法計画を可能にした。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.110782
PMID: 39929288
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