論文の概要: ScribbleDose: Scribble-Guided Dose Prediction in Radiotherapy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.11555v2
• Date: Fri, 15 May 2026 09:04:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:45.688126
• Title: ScribbleDose: Scribble-Guided Dose Prediction in Radiotherapy
• Title（参考訳）: ScribbleDose: 放射線治療におけるScribble-Guided Dose Prediction
• Authors: Zhenxi Zhang, Yitao Zhuang, Yao Pu, Peixin Yu, Zirong Li, Yan Xia, Hui Li, Bin Li, Fuchen Zheng, Ge Ren,
• Abstract要約: スパース・スクリブルを付加した解剖学的構造にのみ依存するスクリブル誘導線量予測フレームワークを提案する。 提案手法は,アノテーションのコストを大幅に削減しつつ,優れた線量予測性能を維持していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.537952928036775
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anatomical structure masks are widely adopted in radiotherapy dose prediction, as they provide explicit geometric constraints that facilitate structure-dose coupling. However, conventional manual delineation of these masks requires precise annotation of structure boundaries relevant to radiotherapy, which is time-consuming and labor-intensive. To address these limitations, we propose a scribble-guided dose prediction framework that relies solely on anatomical structures annotated with sparse scribbles. Specifically, we design a Scribble Completion Module (SCM) to generate dense anatomical masks by propagating sparse scribble labels to semantically similar voxels. During the propagation process, a supervoxel-based regularization is introduced to preserve geometric boundary consistency to ensure anatomical plausibility. Furthermore, we propose a Structure-Guided Dose Generation Module (SGDGM) to strengthen the correspondence between sparse structural cues and dose distribution. Herein, the completed dense masks derived from scribbles serve as structural guidance to condition the dose prediction network. This scribble-mask-dose consistency encourages high-dose concentration within target volumes while effectively sparing surrounding organs-at-risk. Extensive experiments on the open-source GDP-HMM dataset demonstrate that the proposed method maintains superior dose prediction performance while substantially reducing annotation cost, providing a practical paradigm for dose prediction under sparse structural annotation. The code and reannotated scribbles are made publicly available at https://github.com/iCherishxixixi/ScribbleDose.
• Abstract（参考訳）: 解剖学的構造マスクは、構造とドーズのカップリングを促進する明示的な幾何学的制約を提供するため、放射線治療の線量予測において広く採用されている。 しかしながら、従来の手動によるこれらのマスクのデライン化には、放射線治療に関連する構造境界の正確なアノテーションが必要である。 これらの制約に対処するために,スパース・スクリブルを付加した解剖学的構造のみに依存するスクリブル誘導線量予測フレームワークを提案する。 具体的には, Scribble Completion Module (SCM) を設計し, スパーススクリブルラベルを意味的に類似したボクセルに伝播させることにより, 密度の高い解剖マスクを生成する。 伝播過程の間、幾何学的境界の整合性を保つために超ボクセルベースの正則化を導入し、解剖学的妥当性を確保する。 さらに,スパース構造キューと線量分布の対応性を高めるために,構造ガイドドーズ生成モジュール(SGDGM)を提案する。 ここでは、スクリブルから派生した完成された密集マスクが、線量予測ネットワークの条件付けのための構造的ガイダンスとして機能する。 このスクリブル・マスク・ドーズ整合性は、標的体積内の高線量濃度を促進させ、周囲の臓器をリスクに効果的に分散させる。 オープンソースのGDP-HMMデータセットに対する大規模な実験により,提案手法はアノテーションコストを大幅に削減しつつ,優れた線量予測性能を維持し,スパークスな構造アノテーションの下での線量予測の実践的パラダイムを提供することを示した。 コードと再注釈されたスクリブルはhttps://github.com/iCherishxixi/ScribbleDose.comで公開されている。

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