原題
“AI tumor delineation for all breathing phases in early-stage NSCLC”.
背景:早期肺腫瘍に対する定位放射線治療(SBRT)では、肉眼的腫瘍体積(GTV)と内部標的体積(ITV)の正確な描写が不可欠であるが、現在の方法は時間がかかる。
方法:214人の早期NSCLC患者からのデータセットを使用し、トレーニングセットと検査セットに分けた。最もパフォーマンスの高いSwin+Dynを含む3つのモデルを、複数の指標を用いて評価した。
結果:Swin+Dynモデルは最高のスコアを達成し、GTVのSDSCは0.79であり、異なる呼吸相にわたるITVの結果は同等であった。
結論:このアルゴリズムはGTV描出を合理化し、輪郭形成時間を短縮し、NSCLC SBRTワークフローの一貫性を高め、グラウンドトゥルースとの強い一致を示した。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.111095
PMID: 40789427
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