論文の概要: UMambaAdj: Advancing GTV Segmentation for Head and Neck Cancer in MRI-Guided RT with UMamba and nnU-Net ResEnc Planner

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12940v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 18:26:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:20:43.759027
• Title: UMambaAdj: Advancing GTV Segmentation for Head and Neck Cancer in MRI-Guided RT with UMamba and nnU-Net ResEnc Planner
• Title（参考訳）: UMambaAdj: UMambaとnnU-Net ResEnc Plannerを併用したMRI誘導RTにおける頭頸部癌に対するGTVセグメンテーションの改善
• Authors: Jintao Ren, Kim Hochreuter, Jesper Folsted Kallehauge, Stine Sofia Korreman,
• Abstract要約: 頭頸部癌(HNC)に対する適応放射線療法においてMRIが重要な役割を担っている。 原発性腫瘍 (GTVp) とリンパ節 (GTVn) の両方を含む総腫瘍容積 (GTV) を正確に区分することは依然として困難である。 最近の2つのディープラーニングセグメンテーションの革新は、効果的に長距離依存関係をキャプチャするUMambaと、多段階残差ブロックによる特徴抽出を強化するnnU-Net Residual (ResEnc)の2つの大きな約束を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.04924932828166548
• License:
• Abstract: Magnetic Resonance Imaging (MRI) plays a crucial role in MRI-guided adaptive radiotherapy for head and neck cancer (HNC) due to its superior soft-tissue contrast. However, accurately segmenting the gross tumor volume (GTV), which includes both the primary tumor (GTVp) and lymph nodes (GTVn), remains challenging. Recently, two deep learning segmentation innovations have shown great promise: UMamba, which effectively captures long-range dependencies, and the nnU-Net Residual Encoder (ResEnc), which enhances feature extraction through multistage residual blocks. In this study, we integrate these strengths into a novel approach, termed 'UMambaAdj'. Our proposed method was evaluated on the HNTS-MRG 2024 challenge test set using pre-RT T2-weighted MRI images, achieving an aggregated Dice Similarity Coefficient (DSCagg) of 0.751 for GTVp and 0.842 for GTVn, with a mean DSCagg of 0.796. This approach demonstrates potential for more precise tumor delineation in MRI-guided adaptive radiotherapy, ultimately improving treatment outcomes for HNC patients. Team: DCPT-Stine's group.
• Abstract（参考訳）: MRIは頭頸部癌(HNC)に対するMRI誘導適応放射線療法において重要な役割を担っている。 しかし,原発性腫瘍 (GTVp) とリンパ節 (GTVn) の両方を含む総腫瘍容積 (GTV) を正確に区分することは依然として困難である。 近年の2つのディープラーニングセグメンテーションの革新は、効果的に長距離依存関係をキャプチャするUMambaと、マルチステージ残差ブロックによる特徴抽出を強化するnnU-Net Residual Encoder(ResEnc)の2つの大きな約束を示している。 本研究では,これらの強みを「umambaAdj」と呼ばれる新しいアプローチに統合する。 提案手法は, HNTS-MRG 2024のMRI画像を用いて, GTVpは0.751, GTVnは0.842, DSCaggは0.796であった。 このアプローチは、MRI誘導適応放射線治療においてより正確な腫瘍の脱線化の可能性を示し、最終的にHNC患者の治療成績を改善した。 チーム:DCPT-Stine's group。

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