在前列腺癌患者的预治疗计算机断层扫描中,基于人工智能和手动器官划分之间的比较:视觉分级研究
Eirini Polymeri1,2, Åse A Johnsson1,2, Olof Enqvist3,4
1Department of Radiology, Institute of Clinical Sciences, Sahlgrenska Academy, University of Gothenburg, Medicinaregatan 3, Medicinareberget, 413 90, Gothenburg, Region Västra Götaland, Sweden.
Radiation protection dosimetry
|March 13, 2026
概括
人工智能 (AI) 对前列腺癌的器官细分CT图像显示临床可接受性. 虽然人工划分的评分更高,但大多数人工智能细分需要很少或根本不需要改变临床使用.
科学领域:
- 放射学和医学成像学 医学成像学
- 在瘤学瘤学.
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 在前期治疗CT图像上准确的器官细分对于前列腺癌放射治疗计划至关重要.
- 人工智能 (AI) 提供了自动化器官细分的潜力,但其临床可接受性需要验证.
研究的目的:
- 评估基于人工智能的器官细分与前列腺癌患者的手动划分相比,其临床可接受性.
- 通过使用专家观察者评分来评估前列腺,尿膀和直肠的AI细分的质量.
主要方法:
- 从预治疗CT扫描中对联基于AI和手动器官细分 (前列腺,膀,直肠) 被三名观察员审查.
- 观察者使用了基于Delphi衍生的质量标准的4级利克特级别.
- 进行了视觉分级特征 (VGC) 分析,以比较AI和手动分段等级.
主要成果:
- 与手动划分相比,VGC曲线下的面积 (AUCVGC) 在AI细分 (0.36前列腺,0.35膀,0.30直肠) 中较低,这表明AI的观察者评分较低.
- 尽管评级较低,但只有8%的AI细分被认为是临床上不可接受的.
- 显著的大多数 (67%) 的AI细分不需要或只需要轻微修改.
结论:
- 虽然手动划分获得了更高的评分,但基于人工智能的器官细分证明了前列腺癌预治疗CT成像的临床可接受性.
- 这些发现表明,人工智能细分工具可以与最小的后处理集成到临床工作流中,提高效率.
