論文の概要: Fully Automatic Segmentation of Gross Target Volume and Organs-at-Risk for Radiotherapy Planning of Nasopharyngeal Carcinoma

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02972v1
• Date: Wed, 4 Oct 2023 17:10:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 13:47:49.069055
• Title: Fully Automatic Segmentation of Gross Target Volume and Organs-at-Risk for Radiotherapy Planning of Nasopharyngeal Carcinoma
• Title（参考訳）: 鼻咽頭癌に対する放射線治療計画のための総標的量と臓器の完全自動分節化
• Authors: Mehdi Astaraki, Simone Bendazzoli, Iuliana Toma-Dasu
• Abstract要約: SegRap 2023チャレンジは、鼻咽頭癌(NPC)のセグメンテーションアルゴリズムのベンチマークに重点を置いている。 我々は,全自動フレームワークを提案し,OAR (45 Organs at Risk) とGross tumor Volumes (GTVs) のセグメンテーションのための2つのモデルを開発した。 本手法は,課題の検証段階において,各課題に対して第2位となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Target segmentation in CT images of Head&Neck (H&N) region is challenging due to low contrast between adjacent soft tissue. The SegRap 2023 challenge has been focused on benchmarking the segmentation algorithms of Nasopharyngeal Carcinoma (NPC) which would be employed as auto-contouring tools for radiation treatment planning purposes. We propose a fully-automatic framework and develop two models for a) segmentation of 45 Organs at Risk (OARs) and b) two Gross Tumor Volumes (GTVs). To this end, we preprocess the image volumes by harmonizing the intensity distributions and then automatically cropping the volumes around the target regions. The preprocessed volumes were employed to train a standard 3D U-Net model for each task, separately. Our method took second place for each of the tasks in the validation phase of the challenge. The proposed framework is available at https://github.com/Astarakee/segrap2023
• Abstract（参考訳）: head&neck(h&n)領域のct画像におけるターゲットセグメンテーションは、隣接する軟組織間のコントラストが低いため困難である。 SegRap 2023の課題は、放射線治療計画のための自動検査ツールとして使用される鼻咽頭癌(NPC)のセグメンテーションアルゴリズムのベンチマークに焦点を当てている。 完全自動フレームワークを提案し、2つのモデルを開発する。 a)リスク(OAR)における45の機関の区分及び b) グロース腫瘍ボリューム(GTV)の2つ この目的のために、強度分布を調和させて画像ボリュームを前処理し、対象領域周辺のボリュームを自動的に絞り込む。 プリプロセスされたボリュームは、タスクごとに標準の3D U-Netモデルを個別にトレーニングするために使用される。 提案手法は,課題の検証段階において,各タスクで2位となった。 提案されたフレームワークはhttps://github.com/astarakee/segrap2023で利用可能である。

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