論文の概要: Benchmarking a foundation LLM on its ability to re-label structure names
in accordance with the AAPM TG-263 report
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03874v1
- Date: Thu, 5 Oct 2023 20:10:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-10 06:33:45.197171
- Title: Benchmarking a foundation LLM on its ability to re-label structure names
in accordance with the AAPM TG-263 report
- Title（参考訳）: aapm tg-263報告に基づく構造名称の再ラベル能力に関する基礎llmのベンチマーク
- Authors: Jason Holmes, Lian Zhang, Yuzhen Ding, Hongying Feng, Zhengliang Liu,
Tianming Liu, William W. Wong, Sujay A. Vora, Jonathan B. Ashman, Wei Liu
- Abstract要約: この研究は、大きな言語モデル(LLM)を使って構造名を再ラベルする概念を導入している。
前立腺、頭頸部、胸郭の正常組織は96.4%であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.30867377719795
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Purpose: To introduce the concept of using large language models (LLMs) to
re-label structure names in accordance with the American Association of
Physicists in Medicine (AAPM) Task Group (TG)-263 standard, and to establish a
benchmark for future studies to reference.
Methods and Materials: The Generative Pre-trained Transformer (GPT)-4
application programming interface (API) was implemented as a Digital Imaging
and Communications in Medicine (DICOM) storage server, which upon receiving a
structure set DICOM file, prompts GPT-4 to re-label the structure names of both
target volumes and normal tissues according to the AAPM TG-263. Three disease
sites, prostate, head and neck, and thorax were selected for evaluation. For
each disease site category, 150 patients were randomly selected for manually
tuning the instructions prompt (in batches of 50) and 50 patients were randomly
selected for evaluation. Structure names that were considered were those that
were most likely to be relevant for studies utilizing structure contours for
many patients.
Results: The overall re-labeling accuracy of both target volumes and normal
tissues for prostate, head and neck, and thorax cases was 96.0%, 98.5%, and
96.9% respectively. Re-labeling of target volumes was less accurate on average
except for prostate - 100%, 93.1%, and 91.1% respectively.
Conclusions: Given the accuracy of GPT-4 in re-labeling structure names of
both target volumes and normal tissues as presented in this work, LLMs are
poised to be the preferred method for standardizing structure names in
radiation oncology, especially considering the rapid advancements in LLM
capabilities that are likely to continue.
- Abstract（参考訳）: 目的:米国医学会 (AAPM) タスクグループ (TG)-263 標準に従って, 大規模言語モデル (LLM) を用いて構造名をリラベルする概念を導入し, 今後の研究のためのベンチマークを確立すること。
方法と材料: 生成前訓練トランスフォーマ(gpt)-4 アプリケーションプログラミングインタフェース(api)は、dicom(digital imaging and communications in medicine)ストレージサーバとして実装され、構造セットdicomファイルを受信すると、apm tg-263に従って標的ボリュームと正常組織の両方の構造名をラベル付けするようにgpt-4に促される。
評価には前立腺, 頭頸部, 胸腺の3つの疾患部位が選択された。
各疾患部位では,手動で指示プロンプトを調整した患者150名(バッチ50名)をランダムに選択し,評価のためにランダムに50名とした。
構造名は、多くの患者にとって構造輪郭を利用した研究に最も関連があると考えられるものである。
結果: 前立腺, 頭頸部, 胸部に対する標的容積および正常組織は, それぞれ96.0%, 98.5%, 96.9%であった。
ターゲットボリュームの再ラベルは,100%,93.1%,91.1%の前立腺を除いて,平均では精度が低かった。
結論: 本研究で提示されているように, 標的体積と正常組織の両方の構造名の再ラベルにおけるgpt-4の精度を考えると, llmは放射線腫瘍学において構造名を標準化するための好適な方法であると考えられる。
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