論文の概要: Leveraging Semantic Asymmetry for Precise Gross Tumor Volume Segmentation of Nasopharyngeal Carcinoma in Planning CT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18290v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 12:28:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:25:30.648666
• Title: Leveraging Semantic Asymmetry for Precise Gross Tumor Volume Segmentation of Nasopharyngeal Carcinoma in Planning CT
• Title（参考訳）: 鼻咽喉頭癌術前Gross tumor Volume Segmentation のCT像に対するセマンティック非対称性の応用
• Authors: Zi Li, Ying Chen, Zeli Chen, Yanzhou Su, Tai Ma, Tony C. W. Mok, Yan-Jie Zhou, Yunhai Bai, Zhinlin Zheng, Le Lu, Yirui Wang, Jia Ge, Xianghua Ye, Senxiang Yan, Dakai Jin,
• Abstract要約: 鼻咽喉頭癌(NPC)の放射線治療では,非コントラスト計画CTを用いてGTV(Grog tumor volume)を脱線させるのが一般的である。 腫瘍と隣接する正常な組織との間の低コントラストは、放射線腫瘍学者が手動で腫瘍を脱線させる必要がある。 非コントラストプランニングCT画像にNPC細胞性腫瘍を直接分離する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.199850355388214
• License:
• Abstract: In the radiation therapy of nasopharyngeal carcinoma (NPC), clinicians typically delineate the gross tumor volume (GTV) using non-contrast planning computed tomography to ensure accurate radiation dose delivery. However, the low contrast between tumors and adjacent normal tissues necessitates that radiation oncologists manually delineate the tumors, often relying on diagnostic MRI for guidance. % In this study, we propose a novel approach to directly segment NPC gross tumors on non-contrast planning CT images, circumventing potential registration errors when aligning MRI or MRI-derived tumor masks to planning CT. To address the low contrast issues between tumors and adjacent normal structures in planning CT, we introduce a 3D Semantic Asymmetry Tumor segmentation (SATs) method. Specifically, we posit that a healthy nasopharyngeal region is characteristically bilaterally symmetric, whereas the emergence of nasopharyngeal carcinoma disrupts this symmetry. Then, we propose a Siamese contrastive learning segmentation framework that minimizes the voxel-wise distance between original and flipped areas without tumor and encourages a larger distance between original and flipped areas with tumor. Thus, our approach enhances the sensitivity of features to semantic asymmetries. % Extensive experiments demonstrate that the proposed SATs achieves the leading NPC GTV segmentation performance in both internal and external testing, \emph{e.g.}, with at least 2\% absolute Dice score improvement and 12\% average distance error reduction when compared to other state-of-the-art methods in the external testing.
• Abstract（参考訳）: 鼻咽頭癌(NPC)の放射線治療において、臨床医は通常、非コントラスト計画CTを用いてGTV(Grog tumor volume)を脱線し、正確な放射線線量提供を確実にする。 しかし、腫瘍と隣接する正常組織との低コントラストは、放射線腫瘍学者が手動で腫瘍を脱線させ、診断のためのMRIに頼る必要がある。 本研究は,MRIやMRI由来の腫瘍マスクをCTに整列させる際の登録誤差を回避し,非コントラスト計画CT画像にNPCグリコール腫瘍を直接分類する手法を提案する。 腫瘍と隣り合う正常構造との低コントラスト問題に対処するために,3次元非対称性腫瘍分割法(SATs)を導入する。 具体的には,健常な鼻咽頭領域が左右対称に特徴的であるのに対して,鼻咽頭癌の出現は,この対称性を阻害していると仮定する。 そこで本研究では,腫瘍を伴わないオリジナル領域とフリップ領域とのボクセルワイド距離を最小化し,腫瘍のあるオリジナル領域とフリップ領域とのより広い距離を促進できる,シームズコントラスト学習セグメンテーションフレームワークを提案する。 したがって,本手法は意味的非対称性に対する特徴の感度を高める。 以上の結果から, SATは内部試験および外部試験の両方において先行的なNPC GTVセグメンテーション性能を達成できることを示した。

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