論文の概要: Reliable Radiologic Skeletal Muscle Area Assessment -- A Biomarker for Cancer Cachexia Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16556v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 19:07:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:57:43.892725
• Title: Reliable Radiologic Skeletal Muscle Area Assessment -- A Biomarker for Cancer Cachexia Diagnosis
• Title（参考訳）: 放射線学的骨格筋面積評価の信頼性 -癌キャッシュリア診断のためのバイオマーカー-
• Authors: Sabeen Ahmed, Nathan Parker, Margaret Park, Daniel Jeong, Lauren Peres, Evan W. Davis, Jennifer B. Permuth, Erin Siegel, Matthew B. Schabath, Yasin Yilmaz, Ghulam Rasool,
• Abstract要約: 我々はディープラーニングモデル(nnU-Net 2D)を利用したエンドツーエンドの自動パイプラインであるSMAART-AIを開発した。 SMAART-AIには、専門家のレビューのためにSMA予測にフラグを付ける不確実性ベースのメカニズムが組み込まれており、信頼性が向上している。 SMAART-AIは胃食道癌データセットで試験され、Diceスコア97.80%+/-0.93%を達成し、SMAは4つのデータセットすべてで2.48%の絶対誤差で推定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.928843687757466
• License:
• Abstract: Cancer cachexia is a common metabolic disorder characterized by severe muscle atrophy which is associated with poor prognosis and quality of life. Monitoring skeletal muscle area (SMA) longitudinally through computed tomography (CT) scans, an imaging modality routinely acquired in cancer care, is an effective way to identify and track this condition. However, existing tools often lack full automation and exhibit inconsistent accuracy, limiting their potential for integration into clinical workflows. To address these challenges, we developed SMAART-AI (Skeletal Muscle Assessment-Automated and Reliable Tool-based on AI), an end-to-end automated pipeline powered by deep learning models (nnU-Net 2D) trained on mid-third lumbar level CT images with 5-fold cross-validation, ensuring generalizability and robustness. SMAART-AI incorporates an uncertainty-based mechanism to flag high-error SMA predictions for expert review, enhancing reliability. We combined the SMA, skeletal muscle index, BMI, and clinical data to train a multi-layer perceptron (MLP) model designed to predict cachexia at the time of cancer diagnosis. Tested on the gastroesophageal cancer dataset, SMAART-AI achieved a Dice score of 97.80% +/- 0.93%, with SMA estimated across all four datasets in this study at a median absolute error of 2.48% compared to manual annotations with SliceOmatic. Uncertainty metrics-variance, entropy, and coefficient of variation-strongly correlated with SMA prediction errors (0.83, 0.76, and 0.73 respectively). The MLP model predicts cachexia with 79% precision, providing clinicians with a reliable tool for early diagnosis and intervention. By combining automation, accuracy, and uncertainty awareness, SMAART-AI bridges the gap between research and clinical application, offering a transformative approach to managing cancer cachexia.
• Abstract（参考訳）: がんのキャッシュキシアは、重症筋萎縮を特徴とする一般的な代謝異常であり、予後不良と生命の質に関連がある。 CTスキャンによる骨格筋面積(SMA)の経時的モニタリングは、がん治療で日常的に取得される画像モダリティであり、この状態を同定し追跡する有効な方法である。 しかし、既存のツールは完全な自動化を欠き、一貫性のない精度を示し、臨床ワークフローへの統合の可能性を制限することが多い。 SMAART-AI(Skeletal muscle Assessment-Automated and Reliable Tool-based based on AI)は,深層学習モデル(nnU-Net 2D)を用いた5倍のクロスバリデーションによる3次元CT画像を用いたエンドツーエンドの自動パイプラインである。 SMAART-AIは、専門家のレビューのために高いエラーSMA予測をフラグ付けし、信頼性を高める不確実性ベースのメカニズムを組み込んでいる。 SMA,骨格筋指数,BMI,臨床データを組み合わせた多層パーセプトロン(MLP)モデルを用いて,癌診断時のキャッシュキシアの予測を行った。 SMAART-AIは胃食道癌データセットで試験され、Diceスコアは97.80%+/-0.93%で、SMAはSliceOmaticのマニュアルアノテーションに比べて2.48%の絶対誤差で4つのデータセット全てで推定された。 SMA予測誤差(0.83, 0.76, 0.73)と不確かさの指標分散, エントロピー, 変分係数は強く相関した。 MLPモデルは79%の精度でキャッシュキシアを予測し、臨床医に早期診断と介入のための信頼できるツールを提供する。 SMAART-AIは、自動化、精度、不確かさの認識を組み合わせることで、研究と臨床応用のギャップを埋め、がんキャッシュキシアを管理するための変革的なアプローチを提供する。

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