放射線治療線量分布におけるドシオリミクスツールの合意形成評価：マルチソフトウェア比較研究

科学分野:

• RadiomicsおよびMedical Imaging
• Radiation Oncology and Dosimetry
• Computational Biology and Bioinformatics

背景:

• Radiomicsは、意思決定支援のために医療画像から定量的特徴を抽出する。
• Dosiomicsは、空間パターンと転帰を関連付けるために放射線治療線量分布にRadiomicsを適用する。
• 特徴抽出におけるソフトウェアのばらつきは、Dosiomicsの再現性と臨床応用にとって課題となる。

研究 の 目的:

• ドシオリミクスにおけるソフトウェアの合意形成と特徴再現性を包括的に評価する。
• 前処理（補間、離散化）および特徴抽出構成がドシオリミクスモデルに与える影響を評価する。
• 関心領域（ROI）の形態学的特性が特徴再現性に与える影響を分析する。

主な方法:

• 7つのドシオリミクス特徴抽出ツール（オープンソース5つ、プロプライエタリ2つ）を評価した。
• コンプライアンス評価のためにImage Biomarker Standardization Initiative（IBSI）デジタルファントムを使用した。
• IMRT線量分布とROIからドシオリミクス特徴を抽出し、前処理とROI形態の影響を分析した。

主要な成果:

• 4つのツールで94%以上のIBSI準拠率を示したが、計算不可能な特徴のため他のツールでは準拠率が低かった。 等方性線量データセットでは高い合意が得られたが、異方性データおよびプログラム固有の補間により不一致が著しく増加した。 固定ビンサイズ離散化および特定の特徴ファミリー/集約方法のばらつきが、合意形成と変動に影響を与えた。

結論:

• ドシオリミクスツールは、適切に構成されていれば全体的に良好な合意を示し、ばらつきは特定の特徴と前処理の選択に関連していた。
• リサンプリングと離散化のばらつきにもかかわらず、ドシオリミクス特徴再現性への全体的な影響は最小限であった。
• 標準化された実装と慎重な構成が、放射線治療における信頼性の高いドシオリミクス分析の鍵となる。