論文の概要: Artificial Intelligence Solution for Effective Treatment Planning for
Glioblastoma Patients
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05563v1
- Date: Wed, 9 Mar 2022 22:29:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-14 23:49:10.318503
- Title: Artificial Intelligence Solution for Effective Treatment Planning for
Glioblastoma Patients
- Title（参考訳）: グリオーマ患者に対する効果的な治療計画のための人工知能ソリューション
- Authors: Vikram Goddla
- Abstract要約: グリオ芽腫は成人で最も多い悪性脳腫瘍である。
毎年約20万人がグリオ芽腫で死亡している。
グリオブラスト腫患者は、至適治療で12カ月、治療なしで約4カ月生存する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Glioblastomas are the most common malignant brain tumors in adults.
Approximately 200000 people die each year from Glioblastoma in the world.
Glioblastoma patients have a median survival of 12 months with optimal therapy
and about 4 months without treatment. Glioblastomas appear as heterogeneous
necrotic masses with irregular peripheral enhancement, surrounded by vasogenic
edema. The current standard of care includes surgical resection, radiotherapy
and chemotherapy, which require accurate segmentation of brain tumor
subregions. For effective treatment planning, it is vital to identify the
methylation status of the promoter of Methylguanine Methyltransferase (MGMT), a
positive prognostic factor for chemotherapy. However, current methods for brain
tumor segmentation are tedious, subjective and not scalable, and current
techniques to determine the methylation status of MGMT promoter involve
surgically invasive procedures, which are expensive and time consuming. Hence
there is a pressing need to develop automated tools to segment brain tumors and
non-invasive methods to predict methylation status of MGMT promoter, to
facilitate better treatment planning and improve survival rate. I created an
integrated diagnostics solution powered by Artificial Intelligence to
automatically segment brain tumor subregions and predict MGMT promoter
methylation status, using brain MRI scans. My AI solution is proven on large
datasets with performance exceeding current standards and field tested with
data from teaching files of local neuroradiologists. With my solution,
physicians can submit brain MRI images, and get segmentation and methylation
predictions in minutes, and guide brain tumor patients with effective treatment
planning and ultimately improve survival time.
- Abstract（参考訳）: グリオ芽腫は成人で最も多い悪性脳腫瘍である。
毎年約20万人がグリオ芽腫で死亡している。
グリオブラスト腫患者は、至適治療で12カ月、治療なしで約4カ月生存する。
グリオ芽腫は異種壊死性腫瘤として出現し,血管新生浮腫に囲まれている。
現在の治療基準には、外科的切除、放射線治療、化学療法が含まれており、脳腫瘍亜領域の正確なセグメンテーションが必要である。
効果的な治療計画のためには、化学療法の陽性予後因子であるメチルグアニンメチルトランスフェラーゼ(MGMT)のプロモーターのメチル化状態を特定することが不可欠である。
しかし、現在の脳腫瘍の分画の方法は退屈で主観的でスケーラブルではなく、mgmtプロモーターのメチル化状態を決定する最新の技術は外科的侵襲的処置であり、費用と時間を要する。
したがって、MGMTプロモーターのメチル化状態を予測し、治療計画の改善と生存率の向上を図るため、脳腫瘍を分別する自動化ツールや非侵襲的な方法を開発する必要がある。
私は人工知能を利用した統合診断ソリューションを作成し、脳腫瘍のサブリージョンを自動的に分割し、脳MRIスキャンを用いてMGMTプロモーターのメチル化状態を予測する。
私のAIソリューションは、現在の標準を超えるパフォーマンスを持つ大規模なデータセットで実証されています。
私のソリューションでは、医師は脳MRI画像を提出し、数分でセグメンテーションとメチル化の予測を取得し、効果的な治療計画で脳腫瘍患者を誘導し、最終的に生存時間を改善することができる。
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