論文の概要: Deep Learning-Based Automatic Delineation of Liver Domes in kV Triggered Images for Online Breath-hold Reproducibility Verification of Liver Stereotactic Body Radiation Therapy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15322v1
• Date: Fri, 22 Nov 2024 19:30:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:19:15.269183
• Title: Deep Learning-Based Automatic Delineation of Liver Domes in kV Triggered Images for Online Breath-hold Reproducibility Verification of Liver Stereotactic Body Radiation Therapy
• Title（参考訳）: kVトリガー画像を用いた深層学習による肝体放射線治療のオンラインブレスホールド再現性検証
• Authors: Sugandima Weragoda, Ping Xia, Kevin Stephans, Neil Woody, Michael Martens, Robert Brown, Bingqi Guo,
• Abstract要約: 定位体放射線療法(SBRT)は、肝癌および肝転移に対する、正確かつ最小限の侵襲的治療方法である。 現在の方法では、kVトリガー画像から肝ドームの位置を手動で検証する必要があることが多い。 そこで本研究では,kV平面画像から肝ドームを自動的に切り離す深層学習パイプラインの実証実験を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Stereotactic Body Radiation Therapy (SBRT) can be a precise, minimally invasive treatment method for liver cancer and liver metastases. However, the effectiveness of SBRT relies on the accurate delivery of the dose to the tumor while sparing healthy tissue. Challenges persist in ensuring breath-hold reproducibility, with current methods often requiring manual verification of liver dome positions from kV-triggered images. To address this, we propose a proof-of-principle study of a deep learning-based pipeline to automatically delineate the liver dome from kV-planar images. From 24 patients who received SBRT for liver cancer or metastasis inside liver, 711 KV-triggered images acquired for online breath-hold verification were included in the current study. We developed a pipeline comprising a trained U-Net for automatic liver dome region segmentation from the triggered images followed by extraction of the liver dome via thresholding, edge detection, and morphological operations. The performance and generalizability of the pipeline was evaluated using 2-fold cross validation. The training of the U-Net model for liver region segmentation took under 30 minutes and the automatic delineation of a liver dome for any triggered image took less than one second. The RMSE and rate of detection for Fold1 with 366 images was (6.4 +/- 1.6) mm and 91.7%, respectively. For Fold2 with 345 images, the RMSE and rate of detection was (7.7 +/- 2.3) mm and 76.3% respectively.
• Abstract（参考訳）: 定位体放射線療法(SBRT)は、肝癌および肝転移に対する、正確かつ最小限の侵襲的治療方法である。 しかし、SBRTの有効性は、正常な組織を分散させながら腫瘍への正確な投与に依存している。 現在の方法では、kVトリガー画像から肝ドームの位置を手動で検証する必要があることが多い。 そこで本研究では,kV平面画像から肝ドームを自動的に切り離す深層学習に基づくパイプラインの実証・実証研究を提案する。 肝癌や肝転移に対してSBRTを施行した24例のうち, オンライン呼吸保持検査で得られた711KVトリガー画像が本研究に含まれる。 本研究は, 自動肝ドーム領域分割のための訓練されたU-Netからなるパイプラインを開発し, しきい値抽出, エッジ検出, 形態学的操作による肝ドーム抽出を行った。 パイプラインの性能と一般化性を2倍のクロスバリデーションを用いて評価した。 U-Netモデルによる肝領域分割の訓練は30分以下で, トリガ画像に対する肝ドームの自動デライン化は1秒未満で完了した。 366枚の画像を持つFold1のRMSEと検出率は、それぞれ (6.4 +/-1.6) mm と 91.7% であった。 345枚の画像を持つFold2では、RMSEと検出速度はそれぞれ7.7mm/-2.3mm、76.3%であった。

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