CBCTによる合成CTによる鼻がん適応放射線治療: ディープラーニングベースの自動セグメンテーション精度とC-Arm linacでの用量計算の一貫性
Weijie Lei1, Lixiang Han2, Zhenmei Cao2
1Department of Radiation Oncology, Second Affiliated Hospital of Xuzhou Medical University, Xuzhou, China. weijie_lei@163.com.
Radiation oncology (London, England)
|August 28, 2025
まとめ
ディープラーニングベースの自動セグメンテーションと合成CT (sCT) 画像を用いた用量計算は,人間の依存性を減らすことにより,鼻がんにおける適応性放射線療法 (ART) の改善に有望である.
科学分野:
- 放射線療法
- 医療用イメージング
- 人工知能
背景:
- 鼻がん (NPC) の適応放射線療法 (ART) は,正確なセグメンテーションと用量計算を必要とする.
- コーンビームCT (CBCT) から生成された合成CT (sCT) 画像は,ARTのワークフローを改善するための潜在的な解決策を提供します.
研究 の 目的:
- NPC ARTのsCT画像を用いたディープラーニング (DL) 自動セグメンテーションと用量計算の精度を評価する.
- ゴールドスタンダード計画CT (pCT) データに対するDLベースの自動セグメンテーションと用量再計算の精度を評価する.
主な方法:
- ARTを受けた16人のNPC患者の遡及的分析が行われました.
- 合成CT (sCT) 画像は,サイクル一貫性のある生成対抗ネットワーク (cycle-GAN) を使用してCBCTスキャンから生成されました.
- 自動セグメンテーションとGPUで加速されたモンテカルロ用量の再計算は,sCT画像で実施され,その精度はダイス類似度係数 (DSC) とハウズドルフ距離 (HD95) を使用して評価された.
主要な成果:
- pCTとsCTのほとんどの構造に高い一致 (DSC > 0. 85, HD95 < 5. 10 mm) が観察されました.
- 主要腫瘍総容量 (GTVp),関わるリンパ節 (GTVn) および下腺において,より低い一致が認められた.
- 解剖学的変異,sCTによる用量差異,および適応計画調整の間の有意な相関が発見されました.
結論:
- sCT生成,オートセグメンテーション,および用量計算のための提案されたDLベースの方法は,NPCARTの許容可能な精度を示しています.
- わずかな体積および用量測定の変動は,手作業のセグメンテーションの努力を減らすことでARTの効率を高める可能性を示唆する.
