論文の概要: A Guideline-Aware AI Agent for Zero-Shot Target Volume Auto-Delineation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09448v1
- Date: Tue, 10 Mar 2026 10:00:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-11 15:25:24.21731
- Title: A Guideline-Aware AI Agent for Zero-Shot Target Volume Auto-Delineation
- Title（参考訳）: ゼロショット目標容積自動記述のためのガイドライン対応AIエージェント
- Authors: Yoon Jo Kim, Wonyoung Cho, Jongmin Lee, Han Joo Chae, Hyunki Park, Sang Hoon Seo, Noh Jae Myung, Kyungmi Yang, Dongryul Oh, Jin Sung Kim,
- Abstract要約: 新たなガイドライン対応AIフレームワークであるOncoAgentを紹介する。
OncoAgentはテキストの臨床ガイドラインを3次元の目標輪郭にシームレスに無訓練で変換する。
このフレームワークはゼロショットを代替食道ガイドラインや他の解剖学的部位に一般化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.639622698899548
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Delineating the clinical target volume (CTV) in radiotherapy involves complex margins constrained by tumor location and anatomical barriers. While deep learning models automate this process, their rigid reliance on expert-annotated data requires costly retraining whenever clinical guidelines update. To overcome this limitation, we introduce OncoAgent, a novel guideline-aware AI agent framework that seamlessly converts textual clinical guidelines into three-dimensional target contours in a training-free manner. Evaluated on esophageal cancer cases, the agent achieves a zero-shot Dice similarity coefficient of 0.842 for the CTV and 0.880 for the planning target volume, demonstrating performance highly comparable to a fully supervised nnU-Net baseline. Notably, in a blinded clinical evaluation, physicians strongly preferred OncoAgent over the supervised baseline, rating it higher in guideline compliance, modification effort, and clinical acceptability. Furthermore, the framework generalizes zero-shot to alternative esophageal guidelines and other anatomical sites (e.g., prostate) without any retraining. Beyond mere volumetric overlap, our agent-based paradigm offers near-instantaneous adaptability to alternative guidelines, providing a scalable and transparent pathway toward interpretability in radiotherapy treatment planning.
- Abstract（参考訳）: 放射線治療における臨床標的容積(CTV)の描写には、腫瘍の位置と解剖学的障壁によって制約される複雑なマージンが含まれる。
ディープラーニングモデルは、このプロセスを自動化しますが、専門家がアノテートしたデータへの厳格な依存は、臨床ガイドラインが更新されるたびに、コストがかかります。
この制限を克服するために、テキスト臨床ガイドラインを3次元の目標輪郭にシームレスに学習自由な方法で変換する新しいガイドライン対応AIエージェントフレームワークであるOncoAgentを紹介した。
CTVでは0.842、計画目標容積では0.880のゼロショットDice類似係数を達成し、完全に教師されたnnU-Netベースラインに匹敵する性能を示す。
特に臨床評価では、医師は監督された基準よりもOncoAgentを強く好んで、ガイドラインの遵守、修正努力、臨床受容性が高いと評価した。
さらに、このフレームワークはゼロショットを代替食道ガイドラインや他の解剖学的部位(例えば前立腺など)に再トレーニングすることなく一般化する。
我々のエージェントベースのパラダイムは、単なるボリュームオーバーラップ以外にも、代替ガイドラインへの即時適応性を提供し、放射線治療計画における解釈可能性へのスケーラブルで透明な経路を提供する。
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