論文の概要: Segmentation-based Assessment of Tumor-Vessel Involvement for Surgical
Resectability Prediction of Pancreatic Ductal Adenocarcinoma
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00639v1
- Date: Sun, 1 Oct 2023 10:39:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-05 02:59:31.679753
- Title: Segmentation-based Assessment of Tumor-Vessel Involvement for Surgical
Resectability Prediction of Pancreatic Ductal Adenocarcinoma
- Title（参考訳）: 膵管腺癌の外科的切除性予測における腫瘍血管病変の分節的評価
- Authors: Christiaan Viviers, Mark Ramaekers, Amaan Valiuddin, Terese
Hellstr\"om, Nick Tasios, John van der Ven, Igor Jacobs, Lotte Ewals, Joost
Nederend, Peter de With, Misha Luyer, Fons van der Sommen
- Abstract要約: 膵管腺癌 (PDAC) は, 治療の選択肢が限られる進行癌である。
本研究は,腫瘍血管の関与を自動的に評価するワークフローと深層学習に基づくセグメンテーションモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.880228463170355
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is a highly aggressive cancer with
limited treatment options. This research proposes a workflow and deep
learning-based segmentation models to automatically assess tumor-vessel
involvement, a key factor in determining tumor resectability. Correct
assessment of resectability is vital to determine treatment options. The
proposed workflow involves processing CT scans to segment the tumor and
vascular structures, analyzing spatial relationships and the extent of vascular
involvement, which follows a similar way of working as expert radiologists in
PDAC assessment. Three segmentation architectures (nnU-Net, 3D U-Net, and
Probabilistic 3D U-Net) achieve a high accuracy in segmenting veins, arteries,
and the tumor. The segmentations enable automated detection of tumor
involvement with high accuracy (0.88 sensitivity and 0.86 specificity) and
automated computation of the degree of tumor-vessel contact. Additionally, due
to significant inter-observer variability in these important structures, we
present the uncertainty captured by each of the models to further increase
insights into the predicted involvement. This result provides clinicians with a
clear indication of tumor-vessel involvement and may be used to facilitate more
informed decision-making for surgical interventions. The proposed method offers
a valuable tool for improving patient outcomes, personalized treatment
strategies and survival rates in pancreatic cancer.
- Abstract（参考訳）: 膵管腺癌 (PDAC) は, 治療の選択肢が限られる進行癌である。
本研究では,腫瘍の発見可能性を決定する重要な因子である腫瘍血管の関与を自動的に評価するワークフローと深層学習に基づくセグメンテーションモデルを提案する。
再感染性の正しい評価は、治療の選択肢を決定するのに不可欠である。
提案されたワークフローは、CTスキャンを処理して腫瘍と血管構造を分類し、空間的関係と血管の関与の程度を分析し、PDACアセスメントで専門家の放射線学者として働くのと同様の方法に従う。
3つのセグメンテーションアーキテクチャ(nnU-Net, 3D U-Net, Probabilistic 3D U-Net)は静脈,動脈,腫瘍のセグメンテーションにおいて高い精度を達成する。
これらのセグメンテーションは、高い精度(0.88感度と0.98特異性)で腫瘍の関与を自動検出し、腫瘍-血管接触の程度を自動計算することができる。
さらに,これらの重要な構造において,オブザーバ間の大きな変動があるため,各モデルが捉えた不確実性を提示し,予測した関与に関する洞察をさらに高める。
この結果、臨床医は腫瘍-血管の関与を明確に示し、外科的介入のよりインフォームドな意思決定を容易にするのに使用できる。
提案手法は,膵癌患者の予後,パーソナライズされた治療戦略,生存率を改善する上で有用なツールである。
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