論文の概要: Two Stage Segmentation of Cervical Tumors using PocketNet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11456v3
• Date: Wed, 12 Feb 2025 20:10:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:46:40.902720
• Title: Two Stage Segmentation of Cervical Tumors using PocketNet
• Title（参考訳）: PocketNet を用いた頸部腫瘍の2段階分離
• Authors: Awj Twam, Adrian E. Celaya, Megan C. Jacobsen, Rachel Glenn, Peng Wei, Jia Sun, Ann Klopp, Aradhana M. Venkatesan, David Fuentes,
• Abstract要約: この研究は、新しいディープラーニングモデル(PocketNet)を用いて、T2w MRI上の頸部、血管、子宮、腫瘍を分割した。 PocketNetはDice-Sorensen類似度係数 (DSC) を70%以上, 臓器分節率 (80%) で達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7024689582067536
• License:
• Abstract: Cervical cancer remains the fourth most common malignancy amongst women worldwide.1 Concurrent chemoradiotherapy (CRT) serves as the mainstay definitive treatment regimen for locally advanced cervical cancers and includes external beam radiation followed by brachytherapy.2 Integral to radiotherapy treatment planning is the routine contouring of both the target tumor at the level of the cervix, associated gynecologic anatomy and the adjacent organs at risk (OARs). However, manual contouring of these structures is both time and labor intensive and associated with known interobserver variability that can impact treatment outcomes. While multiple tools have been developed to automatically segment OARs and the high-risk clinical tumor volume (HR-CTV) using computed tomography (CT) images,3,4,5,6 the development of deep learning-based tumor segmentation tools using routine T2-weighted (T2w) magnetic resonance imaging (MRI) addresses an unmet clinical need to improve the routine contouring of both anatomical structures and cervical cancers, thereby increasing quality and consistency of radiotherapy planning. This work applied a novel deep-learning model (PocketNet) to segment the cervix, vagina, uterus, and tumor(s) on T2w MRI. The performance of the PocketNet architecture was evaluated, when trained on data via five-fold cross validation. PocketNet achieved a mean Dice-Sorensen similarity coefficient (DSC) exceeding 70% for tumor segmentation and 80% for organ segmentation. Validation on a publicly available dataset from The Cancer Imaging Archive (TCIA) demonstrated the models robustness, achieving DSC scores of 67.3% for tumor segmentation and 80.8% for organ segmentation. These results suggest that PocketNet is robust to variations in contrast protocols, providing reliable segmentation of the regions of interest.
• Abstract（参考訳）: 頸部がんは世界で4番目に多い悪性腫瘍である。 CRT(Concurrent chemoradiotherapy)は局所進行子宮頸癌に対する主治的治療薬であり, 放射線照射, ブラキセラピーを併用する。 放射線治療療法計画とは, 子宮頸部, 関連婦人科解剖学, 隣接臓器(OAR)の両腫瘍の定期的な構成である。 しかしながら、これらの構造を手動で構成することは時間と労力の両方に重きを置いており、治療結果に影響を及ぼす可能性のある既知のオブザーバ間の変動と関連している。 CT画像(3,4,5,6)を用いてOARと高リスク臨床腫瘍容積(HR-CTV)を自動的に分離する複数のツールが開発されているが,T2-weighted (T2w) MRIを用いた深層学習ベースの腫瘍分割ツールの開発は,解剖学的構造と頚部癌の両方の定期的構成を改善するために,未治療の臨床的ニーズに対処し,放射線治療計画の品質と整合性を高める。 この研究は、新しいディープラーニングモデル(PocketNet)を用いて、T2w MRI上の頸部、血管、子宮、腫瘍を分割した。 PocketNetアーキテクチャのパフォーマンスは、5倍のクロスバリデーションによるデータトレーニングによって評価された。 PocketNetはDice-Sorensen類似度係数 (DSC) を70%以上, 臓器分節率 (80%) で達成した。 The Cancer Imaging Archive (TCIA) が公開しているデータセットの検証では、DSCスコアは67.3%、臓器セグメントは80.8%であった。 これらの結果は、PocketNetはコントラストプロトコルのバリエーションに対して堅牢であり、関心のある領域の信頼性の高いセグメンテーションを提供することを示唆している。

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