Mesterséges intelligencián alapuló szervkontúrozó szoftverek alkalmazása és eredményeinek összehasonlítása sugárterápiás besugárzástervezés során

Bungyi, Gergely; Pócza, Tamás [Pócza, Tamás (Orvosi fizika), author] National Institute of Oncology; Zongor, Ágnes; Takácsi-Nagy, Zoltán [Takácsi-Nagy, Zoltán (Sugárterápia), author] Onkológiai Tanszék (SU / FM / C); National Institute of Oncology; Major, Tibor ✉ [Major, Tibor (klinikai sugárfizika), author] Onkológiai Tanszék (SU / FM / C); National Institute of Oncology

Hungarian Article (Journal Article) Scientific
Published: ORVOSI HETILAP 0030-6002 1788-6120 165 (49) pp. 1934-1944 2024
  • Pszichológiai Tudományos Bizottság: A
  • Demográfiai Osztályközi Állandó Bizottság: A hazai
  • SJR Scopus - Medicine (miscellaneous): Q4
Identifiers
Fundings:
  • (National Tumor Biology Laboratory project—2022-2.1.1-NL-2022-00010)
  • Hungarian Thematic Excellence Program((TKP2021-EGA-44))
Subjects:
  • Radiotherapy
Bevezetés: Daganatos betegek sugárterápiás kezelésének első lépése a besugárzástervezés, melynek során CT-képsorozatokon kell a céltérfogatot (daganatot) és a védendő szerveket körberajzolni. Ezt a folyamatot kontúrozásnak vagy szegmentálásnak hívjuk. A rajzolás jellemzően két dimenzióban, axiális CT-szeleteken történik, de a tervezés során a dóziseloszlás számolása és a terv kiértékelése már háromdimenziós. Hagyományos módon manuálisan végezték a szeletenkénti kontúrozást, de az utóbbi időben már automatikus szervkontúrozó szoftverek is elérhetővé váltak, melyek gyorsabbá és megbízhatóbbá teszik ezt a folyamatot. Célkitűzés: Mesterséges intelligencián alapuló algoritmust használó szervkontúrozó szoftverek minőségének összehasonlítása és azoknak a szerveknek a meghatározása, amelyeket a jelenlegi algoritmusok a legjobb egyezőséggel tudnak körberajzolni, illetve azoknak a szerveknek az azonosítása, amelyeknél a szegmentálásban nagy eltérések vannak a különböző szoftverek között. Módszer: Négy anatómiai régióban, 93 beteg CT-sorozatán három kontúrozószoftverrel (MVision, ART-Plan, Limbus) berajzolt védendő szerveket hasonlítottunk össze. Az MVision-kontúrokat választottuk referenciának, és a térfogatok nagysága, a tömegközéppontok helyzete, valamint a térbeli egyezést jellemző hasonlósági és konformalitási indexek használatával végeztük el az összehasonlítást az MVision-hez képest. A térbeli egyezőség szempontjából sorrendet állítottunk össze, meghatározva a legkisebb és a legnagyobb eltéréseket mutató szerveket. Eredmények: A legjobb egyezőséget mutató szervek sorrendje: tüdő, agy, máj, lép, gyomor, szív, szemek, állkapocscsont, vesék, gerinccsatorna, emlők és húgyhólyag. A legnagyobb eltéréseket a kis térfogatú szerveknél kaptuk: pajzsmirigy, látóideg-kereszteződés, bal elülső leszálló koszorúér és agyalapi mirigy. Jelentős különbségeket találtunk a prosztatánál, a légcsőre vonatkozó nagy eltérések pedig az anatómiai határok eltérő értelmezéséből adódtak. Megbeszélés: Olyan szerveknél, melyeknél a szövetsűrűség jelentősen eltér a környezetükhöz képest (levegő–lágy szövet, csont–lágy szövet) a szoftverek megfelelő minőségben tudják meghatározni az adott szervet. A nagyobb térfogatú szerveknél kisebb, míg a kisebb térfogatúaknál relatíve nagy különbségeket találtunk a szoftverek által rajzolt kontúrok között. Következtetések: A védendő szervek nagy részénél a jelenlegi szoftverek jó egyezőséggel határozták meg a kontúrokat. Nagy különbségek, melyek számottevő manuális korrigálást igényelnek, csak a kis térfogatú szerveknél jelentkeztek. Orv Hetil. 2024; 165(49): 1934–1944.
Citation styles: IEEEACMAPAChicagoHarvardCSLCopyPrint
2025-04-02 01:39