論文の概要: Recurrence-free Survival Prediction under the Guidance of Automatic Gross Tumor Volume Segmentation for Head and Neck Cancers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11268v1
• Date: Thu, 22 Sep 2022 18:44:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 13:46:17.721008
• Title: Recurrence-free Survival Prediction under the Guidance of Automatic Gross Tumor Volume Segmentation for Head and Neck Cancers
• Title（参考訳）: 頭頸部癌に対する総腫瘍量自動分割の指導下での無再発生存予測
• Authors: Kai Wang, Yunxiang Li, Michael Dohopolski, Tao Peng, Weiguo Lu, You Zhang, Jing Wang
• Abstract要約: 自動原発性腫瘍 (GTVp) とリンパ節郭清法 (GTVn) を開発した。 腫瘍の分節体積から放射能の特徴を抽出し,RFS予測モデルを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.598790229614071
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: For Head and Neck Cancers (HNC) patient management, automatic gross tumor volume (GTV) segmentation and accurate pre-treatment cancer recurrence prediction are of great importance to assist physicians in designing personalized management plans, which have the potential to improve the treatment outcome and quality of life for HNC patients. In this paper, we developed an automated primary tumor (GTVp) and lymph nodes (GTVn) segmentation method based on combined pre-treatment positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) scans of HNC patients. We extracted radiomics features from the segmented tumor volume and constructed a multi-modality tumor recurrence-free survival (RFS) prediction model, which fused the prediction results from separate CT radiomics, PET radiomics, and clinical models. We performed 5-fold cross-validation to train and evaluate our methods on the MICCAI 2022 HEad and neCK TumOR segmentation and outcome prediction challenge (HECKTOR) dataset. The ensemble prediction results on the testing cohort achieved Dice scores of 0.77 and 0.73 for GTVp and GTVn segmentation, respectively, and a C-index value of 0.67 for RFS prediction. The code is publicly available (https://github.com/wangkaiwan/HECKTOR-2022-AIRT). Our team's name is AIRT.
• Abstract（参考訳）: 頭頸部癌(hnc)患者の管理において, がん再発予測の精度は, 治療成績とqolを向上させる可能性を有するパーソナライズド・マネジメント・プランの設計において, 医師を支援する上で非常に重要である。 本稿では,hnc患者の術前ポジトロンct(pet/ct)スキャンを併用した自動原発性腫瘍(gtvp)とリンパ節分画法(gtvn)を開発した。 分枝腫瘍容積から放射線学的特徴を抽出し,ct,pet,臨床モデルから予測結果を融合したマルチモダリティ腫瘍再発無生存予測モデルを構築した。 我々は,MICCAI 2022 HEADとneCK Tumorのセグメンテーションと結果予測(HECKTOR)データセットを用いて5倍のクロスバリデーションを行い,評価を行った。 実験コホートのアンサンブル予測結果は, GTVpとGTVnセグメンテーションのDiceスコア0.77, 0.73, RFS予測のCインデックス値0.67をそれぞれ達成した。 コードは公開されている(https://github.com/wangkaiwan/HECKTOR-2022-AIRT)。 私たちのチームの名前はAIRTです。

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