A Deep Learning-Based Automated CT Segmentation of Prostate Cancer Anatomy for Radiation Therapy Planning-A Retrospective Multicenter Study.
A Deep Learning-Based Automated CT Segmentation of Prostate Cancer Anatomy for Radiation Therapy Planning-A Retrospective Multicenter Study.
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基于深度学习的前列腺癌解剖学自动CT分割用于放射治疗计划-回顾性多中心研究。
DOI：
10.3390/diagnostics10110959
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发表时间：
2020-11-17
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Keyriläinen J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kiljunen T;Akram S;Niemelä J;Löyttyniemi E;Seppälä J;Heikkilä J;Vuolukka K;Kääriäinen OS;Heikkilä VP;Lehtiö K;Nikkinen J;Gershkevitsh E;Borkvel A;Adamson M;Zolotuhhin D;Kolk K;Pang EPP;Tuan JKL;Master Z;Chua MLK;Joensuu T;Kononen J;Myllykangas M;Riener M;Mokka M;Keyriläinen J
评估用于计算机断层扫描（CT）的基于商业深度学习（DL）的自动分割工具（AST）在前列腺癌患者中的准确性和效率增益。采用手动（MC）、自动（AC）和自动编辑（AEC）轮廓绘制方法对来自6家诊所的30例患者进行了审查。在AEC组中，编辑创建的轮廓（前列腺、精囊、膀胱、直肠、股骨头和阴茎球），而MC组包括MC的空数据集。在一个诊所，淋巴结CTV描绘评价观察者间的变异性。与MC相比，使用AST的平均时间节省为12分钟，整个数据集（46%）和12分钟的淋巴结CTV（60%），分别。根据Dice相似系数（DSC），MC和AEC组之间的勾画一致性从0.78提高到0.94（对于整个数据集）和从0.76提高到0.91（对于淋巴结）。所有6个诊所的MC和AC之间的平均DSC为前列腺0.82，精囊0.72，膀胱0.93，直肠0.84，股骨头0.69和阴茎球0.51。这项研究证明，使用一个通用的DL为基础的AST的CT图像节省时间，提高一致性。
A commercial deep learning (DL)-based automated segmentation tool (AST) for computed tomography (CT) is evaluated for accuracy and efficiency gain within prostate cancer patients. Thirty patients from six clinics were reviewed with manual- (MC), automated- (AC) and automated and edited (AEC) contouring methods. In the AEC group, created contours (prostate, seminal vesicles, bladder, rectum, femoral heads and penile bulb) were edited, whereas the MC group included empty datasets for MC. In one clinic, lymph node CTV delineations were evaluated for interobserver variability. Compared to MC, the mean time saved using the AST was 12 min for the whole data set (46%) and 12 min for the lymph node CTV (60%), respectively. The delineation consistency between MC and AEC groups according to the Dice similarity coefficient (DSC) improved from 0.78 to 0.94 for the whole data set and from 0.76 to 0.91 for the lymph nodes. The mean DSCs between MC and AC for all six clinics were 0.82 for prostate, 0.72 for seminal vesicles, 0.93 for bladder, 0.84 for rectum, 0.69 for femoral heads and 0.51 for penile bulb. This study proves that using a general DL-based AST for CT images saves time and improves consistency.
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影响因子：
7.7
作者：
Meyer, Philippe;Noblet, Vincent;Lallement, Alex
通讯作者：
Lallement, Alex
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5.7
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Salembier, Carl;Villeirs, Geert;Fonteyne, Valerie
通讯作者：
Fonteyne, Valerie
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3.5
作者：
Balagopal, Anjali;Kazemifar, Samaneh;Jiang, Steve
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Jiang, Steve
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3.8
作者：
El Naqa, Issam;Ruan, Dan;Ten Haken, Randall
通讯作者：
Ten Haken, Randall
DOI：
10.1186/1748-717x-8-229
发表时间：
2013-10-03
期刊：
Radiation oncology (London, England)
影响因子：
--
作者：
Sjöberg C;Lundmark M;Granberg C;Johansson S;Ahnesjö A;Montelius A
通讯作者：
Montelius A