論文の概要: Deep learning-based auto-contouring of organs/structures-at-risk for pediatric upper abdominal radiotherapy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00594v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 13:54:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:49:39.118097
• Title: Deep learning-based auto-contouring of organs/structures-at-risk for pediatric upper abdominal radiotherapy
• Title（参考訳）: 小児上腹部放射線治療における深層学習による臓器・構造・リスクの自動再構成
• Authors: Mianyong Ding, Matteo Maspero, Annemieke S Littooij, Martine van Grotel, Raquel Davila Fajardo, Max M van Noesel, Marry M van den Heuvel-Eibrink, Geert O Janssens,
• Abstract要約: 本研究の目的は, 小児上腹部腫瘍におけるOAR (delineating organs-at-risk) のCTによる多臓器分割モデルを構築することであった。 Dice similarity Coefficient (DSC) 95% Hausdorff Distance (HD95) および平均表面距離 (MSD) を用いて評価した。 Model-PMC-UMCUは9つのOARのうち、0.95以上であり、脾臓と心臓は0.90から0.95の範囲であった。 胃と膵のDSC値は0.90未満であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Purposes: This study aimed to develop a computed tomography (CT)-based multi-organ segmentation model for delineating organs-at-risk (OARs) in pediatric upper abdominal tumors and evaluate its robustness across multiple datasets. Materials and methods: In-house postoperative CTs from pediatric patients with renal tumors and neuroblastoma (n=189) and a public dataset (n=189) with CTs covering thoracoabdominal regions were used. Seventeen OARs were delineated: nine by clinicians (Type 1) and eight using TotalSegmentator (Type 2). Auto-segmentation models were trained using in-house (ModelPMC-UMCU) and a combined dataset of public data (Model-Combined). Performance was assessed with Dice Similarity Coefficient (DSC), 95% Hausdorff Distance (HD95), and mean surface distance (MSD). Two clinicians rated clinical acceptability on a 5-point Likert scale across 15 patient contours. Model robustness was evaluated against sex, age, intravenous contrast, and tumor type. Results: Model-PMC-UMCU achieved mean DSC values above 0.95 for five of nine OARs, while spleen and heart ranged between 0.90 and 0.95. The stomach-bowel and pancreas exhibited DSC values below 0.90. Model-Combined demonstrated improved robustness across both datasets. Clinical evaluation revealed good usability, with both clinicians rating six of nine Type 1 OARs above four and six of eight Type 2 OARs above three. Significant performance 2 differences were only found across age groups in both datasets, specifically in the left lung and pancreas. The 0-2 age group showed the lowest performance. Conclusion: A multi-organ segmentation model was developed, showcasing enhanced robustness when trained on combined datasets. This model is suitable for various OARs and can be applied to multiple datasets in clinical settings.
• Abstract（参考訳）: 目的: 本研究は, 小児上腹部腫瘍における臓器病変 (OAR) を規定するCTを用いた多臓器分画モデルを構築し, その堅牢性を評価することを目的とした。 材料と方法: 小児腎腫瘍および神経芽腫(n=189), 胸腹部領域をCTで観察したパブリックデータセット(n=189) の術中CTを用いて検討した。 臨床医9名(タイプ1)とTotalSegmentator8名(タイプ2)。 自動セグメンテーションモデルは、社内(ModelPMC-UMCU)と公開データのデータセット(Model-Combined)を組み合わせてトレーニングされた。 Dice similarity Coefficient (DSC), 95% Hausdorff Distance (HD95), 平均表面距離 (MSD) で評価した。 2人の臨床医が15症例の輪郭に5点のLikert尺度で臨床受容性を評価した。 性,年齢,静脈内コントラスト,腫瘍型に対してモデルロバストネスを評価した。 結果: モデルPMC-UMCUは9つのOARのうち5つのうち0.95以上であり, 脾臓と心臓は0.90から0.95の範囲であった。 胃と膵のDSC値は0.90未満であった。 Model-Combinedは、両方のデータセット間で堅牢性を改善した。 臨床評価では, 2例とも, 3例より9例, 3例より6例, 3例より6例, 3例より6例であった。 有意なパフォーマンス2の差は, 両データセット, 特に左肺と膵の年齢群でみられた。 0～2歳群は低成績であった。 結論: 複数組織セグメンテーションモデルが開発され, 組み合わせたデータセットでトレーニングした際の堅牢性の向上が示された。 このモデルは様々なOARに適しており、臨床環境では複数のデータセットに適用できる。

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