前立腺がんの放射線治療におけるMRIベースの自動セグメンテーションの手動修正に対するディープラーニングモデルの不確実性の影響
Viktor Rogowski1,2, Angelica Svalkvist3,4, Matteo Maspero5,6
1Radiation Physics, Department of Hematology, Oncology, and Radiation Physics, Skåne University Hospital, Lund, Sweden.
Journal of applied clinical medical physics
|August 24, 2025
まとめ
ディープラーニング (DL) の不確実性マップは,前立腺放射線療法のセグメンテーションにおける放射線腫瘍学者の効率性と信頼性を向上させます. これらの地図を提示すると,不確実性の低い地域での編集が減り,臨床作業の流れが向上します.
科学分野:
- 放射線療法
- 医療用イメージング
- 人工知能
背景:
- 深層学習 (DL) 臓器のセグメンテーションは放射線治療において不可欠です.
- DLモデルからのVoxel-wise不確実性マップは,臨床的に不足しています.
研究 の 目的:
- DLによる不確実性マップが放射線腫瘍学者に与える影響を評価する.
- 前立腺放射線療法におけるDL自動セグメンテーションの手動矯正への影響を評価する.
主な方法:
- 434例の前立腺CTVと直腸のセグメンテーションのためのnnUNet DLモデルを訓練しました.
- ソフトマックス標準偏差を用いて計算されたヴォクセルによる不確実性.
- 4人の腫瘍学者がDL分割を不確実性マップで評価し,編集時間を記録した.
主要な成果:
- DLモデルは高セグメンテーション精度 (Dice 0.97-0.99) を達成した.
- 不確実性マップは3人の腫瘍学者のセグメンテーション時間を 14~33% 短縮した.
- 地図を使用した低不確実性地域 (0.0-0.1) で編集が少なかった.
結論:
- DLの不確実性マップは腫瘍学者の意思決定と信頼に影響します.
- 不確実性が低い地域では,DL予測への依存度が増加した.
- 不確実性マップは放射線治療の計画効率と臨床的有用性を高めます
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