Batch Export：Eclipse治療計画システムを介したキュレーション済みデータ抽出のための自動化フレームワーク

科学分野:

• 医用物理学
• 放射線療法
• 機械学習

背景:

• 深層学習モデルは、線量予測などの放射線療法タスクに大規模なデータセットを必要とします。
• 現在のEclipse TPSからのDICOM-RTデータエクスポートは、大規模データセットに対して非効率的でスケーラブルではありません。
• 効率的なデータ取得は、下流の研究アプリケーションを進歩させるために不可欠です。

研究 の 目的:

• Eclipse TPSからの患者データ取得を簡素化し、効率を高めること。
• 治療計画、画像、構造セットの並列エクスポートのための合理化されたアプリケーションを開発すること。
• 大規模な研究における手動データエクスポートの制限を克服すること。

主な方法:

• Prismライブラリを使用してGUIを備えたC#.NETアプリケーションを開発しました。
• EvilDICOMを統合して、Eclipse患者データベースへのシームレスな接続を実現しました。
• アプリケーションのデータエクスポート時間を、DICOMファイル数に基づいた手動エクスポート方法と比較しました。

主要な成果:

• アプリケーションは、手動方法と比較して、特に複数の患者の場合に、エクスポート時間を大幅に短縮しました。
• 20人の患者のデータ（約3000のDICOMファイル）のエクスポートには、アプリケーションを使用した場合10.22分かかりましたが、手動では22.93分かかりました。
• アプリケーションは、17,000を超えるDICOMファイルに対して線形時間性能とスケーラビリティを示しました。

結論:

• Eclipse TPSからの迅速かつスケーラブルな患者データ取得のためのオープンソースアプリケーションが作成されました。
• このツールは、大量の手動DICOMファイルエクスポートに関連する課題を効果的に解決します。
• これは、機械学習モデルのトレーニングや、広範な患者データを必要とするその他の研究を容易にします。