論文の概要: Progressively refined deep joint registration segmentation (ProRSeg) of
gastrointestinal organs at risk: Application to MRI and cone-beam CT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14297v1
- Date: Tue, 25 Oct 2022 19:47:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-27 14:51:53.314618
- Title: Progressively refined deep joint registration segmentation (ProRSeg) of
gastrointestinal organs at risk: Application to MRI and cone-beam CT
- Title（参考訳）: 消化器臓器の進行性深部関節登録分節化(prorseg) : mriおよびコーンビームctへの応用
- Authors: Jue Jiang, Jun Hong, Kathryn Tringale, Marsha Reyngold, Christopher
Crane, Neelam Tyagi, Harini Veeraraghavan
- Abstract要約: ProRSegは10人の異なる患者から5分率で取得した110 T2強調MRIで5倍のクロスバリデーションを用いて訓練した。
そのセグメンテーションは比較した方法よりもはるかに正確(p0.001$)だった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0479044961661708
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Method: ProRSeg was trained using 5-fold cross-validation with 110
T2-weighted MRI acquired at 5 treatment fractions from 10 different patients,
taking care that same patient scans were not placed in training and testing
folds. Segmentation accuracy was measured using Dice similarity coefficient
(DSC) and Hausdorff distance at 95th percentile (HD95). Registration
consistency was measured using coefficient of variation (CV) in displacement of
OARs. Ablation tests and accuracy comparisons against multiple methods were
done. Finally, applicability of ProRSeg to segment cone-beam CT (CBCT) scans
was evaluated on 80 scans using 5-fold cross-validation. Results: ProRSeg
processed 3D volumes (128 $\times$ 192 $\times$ 128) in 3 secs on a NVIDIA
Tesla V100 GPU. It's segmentations were significantly more accurate ($p<0.001$)
than compared methods, achieving a DSC of 0.94 $\pm$0.02 for liver,
0.88$\pm$0.04 for large bowel, 0.78$\pm$0.03 for small bowel and 0.82$\pm$0.04
for stomach-duodenum from MRI. ProRSeg achieved a DSC of 0.72$\pm$0.01 for
small bowel and 0.76$\pm$0.03 for stomach-duodenum from CBCT. ProRSeg
registrations resulted in the lowest CV in displacement (stomach-duodenum
$CV_{x}$: 0.75\%, $CV_{y}$: 0.73\%, and $CV_{z}$: 0.81\%; small bowel $CV_{x}$:
0.80\%, $CV_{y}$: 0.80\%, and $CV_{z}$: 0.68\%; large bowel $CV_{x}$: 0.71\%,
$CV_{y}$ : 0.81\%, and $CV_{z}$: 0.75\%). ProRSeg based dose accumulation
accounting for intra-fraction (pre-treatment to post-treatment MRI scan) and
inter-fraction motion showed that the organ dose constraints were violated in 4
patients for stomach-duodenum and for 3 patients for small bowel. Study
limitations include lack of independent testing and ground truth phantom
datasets to measure dose accumulation accuracy.
- Abstract（参考訳）: 方法: prorseg は,110 t2強調mri を用いた5倍クロスバリデーションを10種類の異なる患者から5つの治療分画で取得し,同じ患者スキャンをトレーニングや検査で行わないよう注意した。
dice類似度係数 (dsc) とハウスドルフ距離 (hd95) を用いてセグメンテーション精度を測定した。
OARの変位係数(CV)を用いてレジストレーションの整合性を測定した。
複数の方法に対するアブレーション試験と精度比較を行った。
最後に,5倍のクロスバリデーションを用いた80スキャンにおいて, ProRSeg のセグメントコーンビームCT(CBCT)スキャンへの適用性を評価した。
結果: ProRSegはNVIDIA Tesla V100 GPUで3Dボリューム(128$\times$192$\times$128)を3秒で処理した。
肝臓のDSCは0.94$\pm$0.02、大腸は0.88$\pm$0.04、小腸は0.78$\pm$0.03、MRIの胃十二指腸は0.82$\pm$0.04である。
ProRSeg は小腸で 0.72$\pm$0.01 、胃十二指腸で 0.76$\pm$0.03 の DSC を達成した。
ProRSeg による CV の登録は最低値 (stomach-duodenum $CV_{x}$: 0.75\%, $CV_{y}$: 0.73\%, $CV_{z}$: 0.81\%, small bowel $CV_{x}$: 0.80\%, $CV_{y}$: 0.68\%, large bowel $CV_{x}$: 0.71\%, $CV_{y}$ : 0.81\%, $CV_{z}$: 0.75\%) となった。
胃十二指腸癌4例,小腸癌3例において,ProRSegをベースとした臓器内投与量蓄積(MRI前処理)とインターフラクション運動は,臓器内投与量制限に違反していた。
研究の制限には、線量蓄積の正確さを測定するための独立したテストや真実のファントムデータセットの欠如が含まれる。
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