論文の概要: Automatic segmentation of Organs at Risk in Head and Neck cancer patients from CT and MRI scans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10833v2
• Date: Thu, 23 May 2024 19:59:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-27 20:07:58.708723
• Title: Automatic segmentation of Organs at Risk in Head and Neck cancer patients from CT and MRI scans
• Title（参考訳）: CTおよびMRIによる頭頸部癌リスク臓器の自動分別
• Authors: Sébastien Quetin, Andrew Heschl, Mauricio Murillo, Rohit Murali, Shirin A. Enger, Farhad Maleki,
• Abstract要約: 深層学習(DL)は、OAR(Organs at Risk)セグメンテーションのために広く研究されている。 本研究は頭部癌と頸部癌患者のMRIおよびCTから30個のOARを分離するためのパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0879626117219674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background and purpose: Deep Learning (DL) has been widely explored for Organs at Risk (OARs) segmentation; however, most studies have focused on a single modality, either CT or MRI, not both simultaneously. This study presents a high-performing DL pipeline for segmentation of 30 OARs from MRI and CT scans of Head and Neck (H&N) cancer patients. Materials and methods: Paired CT and MRI-T1 images from 42 H&N cancer patients alongside annotation for 30 OARs from the H&N OAR CT & MR segmentation challenge dataset were used to develop a segmentation pipeline. After cropping irrelevant regions, rigid followed by non-rigid registration of CT and MRI volumes was performed. Two versions of the CT volume, representing soft tissues and bone anatomy, were stacked with the MRI volume and used as input to an nnU-Net pipeline. Modality Dropout was used during the training to force the model to learn from the different modalities. Segmentation masks were predicted with the trained model for an independent set of 14 new patients. The mean Dice Score (DS) and Hausdorff Distance (HD) were calculated for each OAR across these patients to evaluate the pipeline. Results: This resulted in an overall mean DS and HD of 0.777 +- 0.118 and 3.455 +- 1.679, respectively, establishing the state-of-the-art (SOTA) for this challenge at the time of submission. Conclusion: The proposed pipeline achieved the best DS and HD among all participants of the H&N OAR CT and MR segmentation challenge and sets a new SOTA for automated segmentation of H&N OARs.
• Abstract（参考訳）: 背景と目的: 深層学習(DL)は、OAR(Organs at Risk)セグメンテーションのために広く研究されてきたが、ほとんどの研究は、CTとMRIの両方を同時に扱うのではなく、単一のモダリティに焦点を当てている。 本研究は,頭頸部癌(H&N)患者のMRIおよびCTによる30個のOARのセグメンテーションのための高性能DLパイプラインを提案する。 材料および方法: H&N OAR CT & MRセグメンテーション課題データセットから得られた30OARのアノテーションとともに,42H&N癌患者のペアCTとMRI-T1画像を用いてセグメンテーションパイプラインを構築した。 無関係領域の伐採後,CTおよびMRIボリュームの非厳格な登録を施行した。 軟部組織と骨解剖の2種類のCT容積をMRI容積に積み重ね, nnU-Netパイプラインへの入力として使用した。 モダリティ・ドロップアウト(Modality Dropout)は、トレーニング中に異なるモダリティからモデルを学習させるために使用された。 分離マスクは,14人の新規患者を対象としたトレーニングモデルを用いて予測した。 Dice Score (DS) と Hausdorff Distance (HD) を各OAR患者に対して算出し, パイプラインの評価を行った。 その結果、DSとHDの合計は0.777+-0.118と3.455+-1.679となり、提出時点ではSOTA(State-of-the-art)が確立した。 結論: 提案パイプラインはH&N OAR CTおよびMRセグメンテーションチャレンジの参加者の中で最高のDSとHDを達成し, H&N OARの自動セグメンテーションのための新しいSOTAを設定した。

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