- この研究では、非小細胞肺癌（NSCLC）の治療において、内部腫瘍容積（IGTV）の自動割り当てを目指している。後ろ向きに124例のNSCLC患者を登録し、70%をトレーニング群（n=87）、30%を検証群（n=37）に分けた。4D CTから取得した最大強度投射（MIP）と平均強度投射（AIP）画像を用いて、3つの深層学習（DL）モデル-U-net、attention U-net、およびV-netの性能評価を行った。主要な評価指標としてDice類似係数（DSC）とHausdorff距離の95パーセンタイル（HD95）を使用した。attention U-netモデルのAIP画像での結果は、平均DSCが0.871±0.048、平均HD95が2.958±2.266 mmであり、MIP画像での結果は平均DSCが0.852±0.053、平均HD95が3.209±2.136 mmであった。DLモデルを使用してIGTVの割り当てを効率化する方法が検討された。
深層学習による4次元CTスキャンからのAIPおよびMIPを用いたNSCLCにおけるIGTV描出の改善
AIによる要点抽出